技術

日常を支える技術、TIPS、知識、解決方法を学問とは分離して紹介します。 目的からではなく分野によって分けているため、ある程度の知識が必要になります。
2017.8.31
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技術の新規投稿

K
Edition: 1
プリム法
プリム法は、最小全域木を求める貪欲法ベースで時間計算量がO(E+V log V)となる探索アルゴリズム.時間計算量は実装方法に依存する.特定の点から始めて常に繋がりうるエッジのうち最小のコストのエッジを選択することを繰り返す.
  • 2018.11.07
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K
Edition: 1
ゼロ長ばね
ゼロ長バネ(ゼロ長スプリング、零長スプリング 、Zero-length spring )は、通常のばねがばねの伸びに応じて弾性力が決まるのに対して、ゼロ長ばねは長さに弾性力が比例するばね.非常に扱いやすい特性のため、このゼロ長バネを利用した例は多く,コイルばねの形状が多い.
  • 2018.11.07
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K
Edition: 1
フロイドスタインバーグディザリング
フロイド・スタインバーグ・ディザリング(Floyd–Steinberg dithering)は、特定の画素で新しい値を決めた際に元々との差を周りにばら撒くことで色の階調を減らしても見た目の誤差を少なくするディザリング手法(誤差拡散法の一種).他手法よりも見た目の違和感がなく、256色しか使えないGIFなどに用いられた.
  • 2018.11.06
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K
Edition: 1
ランダムディザリング
ランダムディザリング(Random Dithering, 無作為ディザリング)は各画素ごとに完全にランダムな閾値を決定し閾値より低ければ黒、高ければ白にするディザリング手法.多くの場合は(アート等をのぞいて)色数を減らしつつ自然にしたいといったケースでは使わない.ただしシンブルなグラデーション等に限っては他手法より自然な見た目を出す.複雑形状な模様などには不適切で、ノイズが入っただけに見えてしまう.
  • 2018.11.06
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K
Edition: 1
パターンディザリング
パターンディザリング(Pattern Dithering, 濃度パターン法)は、入力された1画素値を複数画素で構成される固定パターンに置き換えていくことで色数を落としても自然な濃淡変化を残せるディザリング手法.これを行うと1画素をnxn画素に置き換えていくため画像サイズが大きくなる.
  • 2018.11.06
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K
Edition: 1
配列ディザリング
配列ディザリング(Ordered Dithering)はあらかじめ決められた値を持つ配列の値を閾値として各画素をどの値に近似するかを決定するディザリングアルゴリズム.単に元の色より使える色数が少ない時や白黒にしたいときに、自然さを残すように使用することができる.
  • 2018.11.06
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K
Edition: 1
ドロネーの三角形分割
ドロネーの三角形分割は、いかなる三角形の外接円も他の点を内包しない性質を持つ分割の仕方である.どの隣接する三角形を統合してもその外周は凸包となる.また、三角形の3つの角度の最小値が最大になるような分割を行う.
  • 2018.11.04
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K
Edition: 1
メルセンヌ・ツイスタ
メルセンヌ・ツイスタ(MT, Primitive Twisted Generalized Feedback Shift Register Sequence)は非常によい性質を持ち合わせている擬似乱数生成アルゴリズムの一つで、様々なプログラミング言語の標準ライブラリに実装されている.メルセンヌ数を用いることで、この擬似乱数生成を実現しており、高次元においても均等分布する、長期的な周期、比較的高速、メモリ効率もよいといった特徴を持ちます.
  • 2018.11.04
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K
Edition: 1
xorshift+
xorshift+はxorshiftを元に他手法を参考に改善したもの.XSAddの検討時には低いビット列に乱数性が見られなかったが、xorshift+にすることで解決.
  • 2018.11.04
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K
Edition: 1
xorshift
xorshiftは、近年発表されたビット演算のみで非常に高速に長期的な周期の乱数を得ることができる擬似乱数生成アルゴリズムです.しかし乱数を評価する統計的なテストに幾らか落ちており、xorshiftは乱数として信用できないとする声もあります.複数の発展系がありGoogleChromeでも発展系のxorshift+が使用されます.乱数は暗号学的安全性は保証されません.
  • 2018.11.04
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K
Edition: 1
Order Preserving Encryption
Order Preserving Encryption(順序保持暗号、順序保存暗号)は、入力された単語の特定の順番(大小関係)が暗号化後も保持されている暗号化技術.昔のOne Part Codeから使用されているものである.一般的にセキュリティは低くなってしまうが、通常の単語と同じようにデータベース上で範囲検索(Range)、MAX、 MINなどができるため、そういった分野で使用が想定される.
  • 2018.10.31
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K
Edition: 1
Two Part Code
Two Part Codeは One Part Codeでは一つの暗号表があれば暗号化復号化できたのとは違い、対応する単語またはコードがランダムな順番なため暗号化用と復号化用の暗号表が必要な暗号化手法.暗号化用と復号化用が必要なのはどちらかだけでは反対の操作をするときに単語を見つけにくいだけなので、一冊あれば対応はわかる.
  • 2018.10.31
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K
Edition: 1
One Part Code
One Part Codeは単語と対応するコードが双方アルファベット順に対応している暗号化方式.どちらも順番になっているため、一部単語がわからなくても前後から推測が可能.
  • 2018.10.31
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K
Edition: 1
GeoHash
GeoHash(ジオハッシュ)は、緯度と経度の値を元に任意の場所、任意の精度でその位置を表現する短い文字列を得る.文字列が近いほど位置も近く(必ずとは限らない)、精度が高いほど文字列が長くなる性質.
  • 2018.10.30
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K
Edition: 1
ヒルベルトR-Tree
ヒルベルトR-Treeは空間充填曲線であるヒルベルト曲線を用いてデータを順序づけしてより高速に効率的なデータ構造を作って高速化したR-Tree.ヒルベルト曲線は多次元を近いものを近いまま1次元に落とし込む曲線で今回の最小外接矩形の作成に寄与する.
  • 2018.10.28
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K
Edition: 1
R-Tree
R-Treeは空間インデックスなどに使用される空間データや矩形情報などの多次元データを扱うツリー型データ構造.矩形データを近いもので集めてそれらの最小外接矩形を親ノードとしてつなげていく.
  • 2018.10.28
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K
Edition: 1
トポロジカルソートのDAG経路探索
有向非循環グラフ(DAG)の最短経路探索を線形時間で探索を行う手法として、トポロジカルソートによるものが挙げられます.一度しかノードもエッジも参照しないため、ソート自体もその後の最短経路探索も線形時間で探索が完了します.
  • 2018.10.21
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K
Edition: 1
パンケーキソート
パンケーキソート(Pancake sorting)は、ある数列を大きさ順に並べる際に先頭から何番目かまでをひっくり返す最小の手数を求める問題である.Bill Gatesなどらがその上界を求め効率的なソートを提示している.
  • 2018.10.21
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K
Edition: 1
トポロジカルソート
トポロジカルソートは、依存関係のある複数の要素を依存関係の順序を崩さずに並べるソート.プログラムに依存関係があるときや仕事の順序の決定などにトポロジカルソートは用いられる.
  • 2018.10.21
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K
Edition: 1
Lucas Kanade法
Lucas Kanade法は、金田らによって提案されたオプティカルフローの実現手段として代表的な手法の一つ.
  • 2018.10.21
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Q
Ans: 1
動的計画法はメモ化をするプログラム全てを指すということでいいのでしょうか
  • 2017.10.01
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未解決
物体の一部にオクリュージョンがあるときにも画像から物体を検出させるには
  • 2017.09.30
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Q
未解決
Shellスクリプトで便利な書き方を知りたい
  • 2017.09.30
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Q
未解決
焼きなまし法や山登り法で実際問題どれを使うのがよいのでしょうか?
  • 2017.09.30
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Q
未解決
PointCloudでテーブルの上にある物体を分離する方法
  • 2017.09.30
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Q
未解決
悪質なスクリプト等をリクエストに入れられた場合にするべきことは何でしょうか?
  • 2017.09.30
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未解決
曖昧な単語による探索はどのようにして実現できますか?
  • 2017.09.27
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Q
未解決
OSは各アプリに割り当てるメモリ量が決まっているのでしょうか?
  • 2017.09.26
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Q
未解決
どうやったら時間軸データを学習させることができますか?
  • 2017.09.26
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Q
未解決
インメモリDBの利点は何ですか?
  • 2017.09.26
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Q
未解決
Deconvolution はUnpoolingやUpsamplingとは違いますか?
  • 2017.09.26
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Q
未解決
SQL Injectionの対策はどういったことが必要でしょうか?
  • 2017.09.26
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Q
未解決
クラウドコンピューティングというのは今までと何が異なるのでしょうか
  • 2017.09.25
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Q
未解決
プログラミングにおけるエディタ選びについて
  • 2017.09.25
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Q
未解決
ある物体をトラッキングしたいです。
  • 2017.09.25
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Q
未解決
最も早いソートは?
  • 2017.09.25
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Q
Ans: 1
自分のホームページがGoogleで検索しても出てきません。
  • 2017.09.24
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Q
未解決
Deep Learningの最適化関数選定に関して
  • 2017.09.24
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Q
未解決
ベイジアンネットワークの使い方がわからない
  • 2017.09.24
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Q
Ans: 1
Androidの開発をするためのプログラミング言語は何でしょうか?
  • 2017.09.24
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Q
未解決
Kaggleに参加するにはどういった分野の勉強が必要なのでしょうか?
  • 2017.09.24
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Q
Ans: 1
昔でいうところのLAMPはもう通用しない?
  • 2017.09.24
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Q
未解決
"この商品を購入したひとはこれも"を実装したい
  • 2017.09.24
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Q
未解決
人工知能は現在どこまでできているのでしょうか?
  • 2017.09.24
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Q
未解決
人気のページのランキングを作りたいのですが、どのように作るべきですか?
  • 2017.09.23
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Q
未解決
アセンブリとJavaではできることは違いますか?
  • 2017.09.23
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Q
Ans: 1
ニューラルネットで二つの画像を入力にすることや途中でニューラルネットを混ぜることはできますか?
  • 2017.09.23
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Q
未解決
ニューラルネットで二つの画像を入力にすることや途中でニューラルネットを混ぜることはできますか?
  • 2017.09.23
  • 1
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Q
未解決
なぜ絞るとカメラの画像はぼけて見えるのでしょうか?
  • 2017.09.23
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Q
未解決
簡単に画像を与えて分類することをやりたいです。
  • 2017.09.23
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技術人気知識・質問

K
Edition: 1
Relu活性化関数
最も現在使われることの多い活性化関数。 xが負のとき0それ以外は恒等関数. シグモイドなどより計算が早いことが特徴.
  • 2017.09.13
  • 123
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K
Edition: 1
LeakyRelu活性化関数
Reluでxが負の場合を改良したLeakyRelu活性化関数.
  • 2017.09.13
  • 103
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K
Edition: 1
Batch Normalization層
Batch Normalization層は近年提案されるどのネットワークにも大体使用される学習を安定させ高速化させる技術. ミニバッチごとの平均と分散を計算して正規化し、スケールとシフト補正をする.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
PRelu活性化関数
LeakyReluを改良して、学習しながら適切な傾きを変更していく. PRelu活性化関数.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
Global Average Pooling層
Global Average Pooling層によって最後の層において直接平均してクラスを作り出す。
  • 2017.09.18
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K
Edition: 1
ResNetとは
ResNetは2015年にMicrosoftより発表された152層からなるニューラルネットワーク. 今まで20層ほどで作られていたCNNを特別なユニットを挟むことで深くすることを可能にした.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
活性化関数とは
Deep Learningで層の出力の際に必ず使われる活性化関数。 活性化関数は、そのニューロンの出力を補正してやる役割があり、発散等を防いでいます。これらはネットワークの表現力を高くするために常に非線形関数が用いられます.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
Adam最適化関数
学習係数を自動で調整させる最適化関数の一つ. Adagrad, RMSPropを改良し移動平均を付け加えた最適化関数.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
SAGAN
SAGAN(Self Attention Generative Adversarial Network)はACGANやSNGANでも扱う画像生成タスクにおいてSelf Attention機構を導入することで高精度な画像生成を実現したネットワーク.
  • 2018.07.15
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K
Edition: 1
RRelu活性化関数
PReluでは傾きを学習していたが、RReluではある幅の中で傾きをランダムにしている. Randomized Leaky Relu活性化関数と呼ばれる.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
Sigmoid活性化関数
1990年代まで最も長らく使われていたニューラルネットの活性化関数. 人間のニューロンの入出力にヒントを得て設計され、微分も用意なため重宝されてきたが、勾配消失問題の原因になっているため、現在では使われない.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
Deconvolution層
厳密な数学の定義とはDeconvolutionの意味は違っており、transposed deconvolutional layerと呼ぶ方がよいとされる。
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
DeepLearningにおける最適化関数
最適化関数はニューラルネットワークにおいて学習率を学習しながら調整してくれます。 DeepLearningにおける最適化関数選びは大きな検討要素の一つです。 どれを選ぶかによっても大きく学習時間や結果に関わってきます。
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
GANとは
近年注目されている画像等を生成するニューラルネットワークを用いた学習手法.二つのニューラルネットワークを使って片方の識別能力をあげる点が特徴.既にGANの改良系が数十種類提案されている.
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
ホップフィールドネットワーク
ホップフィールドネットワークは、ニューラルネットワークの火付け役となった、記憶や想起が可能なネットワークである.想起をするときはエネルギ関数を使用して複数回処理を行い、ネットワークが安定したと判定されたときに出力する.
  • 2018.08.08
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K
Edition: 1
Adagrad最適化関数
学習係数を自動調整していく最適化関数の一つ. 過去の勾配と最新の勾配を元に各パラメータごとに学習率を調整するのが特徴. Adam, Adadelta, RMSPropはAdagradを改良したもの
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
pix2pixHD
pix2pixHDは複数の工夫を導入することでpix2pixでは256x256の画像生成であったのを2048x1024まで精度を改善したネットワーク.ResNetを使用したこと、ネットワーク構造を多段にすること、FeatureMatchingを採用したこと、マルチスケールの対応等の工夫を入れることで実現しています.
  • 2018.07.15
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K
Edition: 1
ACGAN
ACGAN(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network)は、DCGANではランダムノイズ列から画像を作っていただけにすぎない学習に加えて、画像のクラスラベル情報をGeneratorに入力しDiscriminatorで補助的なクラス識別タスクを行うことで、高精度な画像を生成できたネットワーク.学習は128x128の画像を入力としてImageNetの画像を使用している.
  • 2018.07.15
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K
Edition: 1
学習データを水増しする
英語ではData Augumentationと言います。学習データを加工したりノイズを乗せたりして学習データの種類を水増することによって、あたかも多くのデータがあるかのように見せて汎化性能をあげることができます。
  • 2017.09.13
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K
Edition: 1
A*探索アルゴリズム
A*探索アルゴリズムは候補のノードのうち「それまでのコスト」+「ゴールまでの推定コスト」が最小になると思われるノードを繰り返し選択していき効率的に最短経路を探索するアルゴリズム.ダイクストラの一般化であり、「ゴールまでの推定コスト」を0にしているのがダイクストラ法.「ゴールまでの推定コスト」は自身で決める必要があり、その質に探索の効率が大きく左右される.
  • 2018.08.08
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Q
Ans: 1
Androidの開発をするためのプログラミング言語は何でしょうか?
  • 2017.09.24
  • 12
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Q
未解決
Deep Learningの最適化関数選定に関して
  • 2017.09.24
  • 6
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Q
未解決
機械学習のpythonライブラリお薦め
  • 2017.09.22
  • 5
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Q
Ans: 1
自分のホームページがGoogleで検索しても出てきません。
  • 2017.09.24
  • 5
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Q
未解決
Kaggleに参加するにはどういった分野の勉強が必要なのでしょうか?
  • 2017.09.24
  • 5
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Q
未解決
最も早いソートは?
  • 2017.09.25
  • 5
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Q
未解決
おすすめのDeepLearningのネットワークはどれですか?
  • 2017.09.20
  • 3
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Q
未解決
公開鍵暗号がよく分からない
  • 2017.09.22
  • 3
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Q
未解決
Web全体の動きを知りたい
  • 2017.09.22
  • 3
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Q
未解決
DNSの動きについて教えてください
  • 2017.09.22
  • 3
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Q
未解決
簡単に画像を与えて分類することをやりたいです。
  • 2017.09.23
  • 3
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Q
未解決
ベイジアンネットワークの使い方がわからない
  • 2017.09.24
  • 3
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Q
未解決
プログラミングにおけるエディタ選びについて
  • 2017.09.25
  • 3
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Q
未解決
ニューラルネットワークの翻訳への適用のしかたが分からない
  • 2017.09.22
  • 2
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Q
未解決
自分のホームページが検索しても出てこない
  • 2017.09.22
  • 2
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Q
未解決
データマイニングのためのプログラミング言語
  • 2017.09.22
  • 2
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Q
未解決
文字認識、OCRするベストな方法は?
  • 2017.09.22
  • 2
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Q
未解決
どのデータベースを使えばいいのか分からないです
  • 2017.09.23
  • 2
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Q
未解決
なぜ絞るとカメラの画像はぼけて見えるのでしょうか?
  • 2017.09.23
  • 2
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Q
未解決
アセンブリとJavaではできることは違いますか?
  • 2017.09.23
  • 2
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Q
未解決
人工知能は現在どこまでできているのでしょうか?
  • 2017.09.24
  • 2
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Q
未解決
"この商品を購入したひとはこれも"を実装したい
  • 2017.09.24
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Q
未解決
ある物体をトラッキングしたいです。
  • 2017.09.25
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Q
未解決
色と色の違いの特徴量
  • 2017.09.22
  • 1
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Q
未解決
kdtreeとoctreeの違いを知りたい
  • 2017.09.22
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Q
未解決
画像のエッジを強調したい
  • 2017.09.23
  • 1
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Q
未解決
Windowsのレジストリというのは結局何者なのでしょうか?
  • 2017.09.23
  • 1
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Q
未解決
三次元点群から法線を出す方法について
  • 2017.09.23
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Q
未解決
ニューラルネットで二つの画像を入力にすることや途中でニューラルネットを混ぜることはできますか?
  • 2017.09.23
  • 1
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Q
未解決
人気のページのランキングを作りたいのですが、どのように作るべきですか?
  • 2017.09.23
  • 1
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