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学問

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Edition: 1
Series Elastic Actuators

Series Elastic Actuators(SEA, 直列弾性アクチュエータ)はアクチュエータにバネを加え、従来の固定されたアクチュエータより耐衝撃性向上、エネルギー保存、安全性向上、精度高い力制御を可能にする構成のこと.衝撃の加わりやすいロボットの二足歩行や人間と衝突恐れのあるロボットアームなどに用いられることがある.
2018.12.09

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K

Edition: 1
ベイジアンネットワークとは

ベイジアンネットワークとは、事象の状態や確率などから未知の事象の確率を推定するような確率推定ができる有向非循環なグラフィカルモデルで表現されるネットワーク.各事象が条件付き確率を伴って因果関係で結ばれる形でグラフ表現されている.各事象は原因となっている親ノード以外とは独立であるとされる.離散的な確率が用いられることが多いが連続的な確率も適用可能.
2018.12.08

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Edition: 1
サーカムスクリプション

サーカムスクリプション(極小限定)は、宣言されていることだけが正しいものと仮定して推論を行う.閉世界仮説のように明示的に示されていないものは偽とする.例外がありうるときにも「例外である」としていないものは全て「例外でない」として扱う.
2018.12.08

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Edition: 1
バックトラック

バックトラック(バックトラッキング、BackTracking)はPrologでのインタプリタで解を探すときのプロセスのこと.そもそもは効率的なしらみつぶし探索のことを指す.Prologにおけるこの処理過程は非決定性を備え複数の解がありうる場合もそのうちの一つ満たすものを返すように探索を行い、もしそれで条件が満たせない場合は次の解候補で探索を再度行う.
2018.12.08

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Edition: 1
Attention機構

Attention機構(注意機構)とは、主に機械翻訳や画像処理等を目的としたEncoder-Decoderモデルに導入される要素ごとの関係性、注意箇所を学習する機構.機械翻訳において翻訳対象の単語間の関係性や全体のコンテキストを考慮させるために考案されたものだが、画像処理などにおいても応用されている.
2018.12.08

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Edition: 1
CTC損失関数

CTC Loss(損失関数) (Connectionist Temporal Classification)は、音声認識や時系列データにおいてよく用いられる損失関数で、最終層で出力される値から正解のデータ列になりうる確率を元に計算する損失関数.LSTMやRNNなどの出力を受けて正解文字列の確率を計算する.HMMのように前向き後ろ向きアルゴリズム、動的計画法を元に計算、微分可能であり誤差逆伝播が可能.
2018.12.08

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Edition: 1
CNNで画像内文字列をOCR

CNNを使って画像の文字列を認識してプログラムで扱える文字列に起こすOCRの例について紹介します.文字列が可変の場合に対応したCNN+LSTMで構成される基本的なネットワークです.
2018.12.06

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Edition: 1
Feature Matching

Feature Matchingとは、GANなどのネットワークで起きるMode Collapseの問題を改善するためにDiscriminatorの中間層を使ってGeneratorのコスト関数を書き換える手法のこと.
2018.12.04

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Edition: 1
Minibatch Discrimination

Minibatch Discriminationは、GANなどで主に見られるMode Collapseのような問題に対して、複数枚の画像同士が似ているかのスコアをDiscriminatorに与えることで回避する.
2018.12.04

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Edition: 1
Mode Collapseとは

Mode Collapseとは、GAN等で主に問題となる数種類の結果のみを出力するようになってしまう問題のこと.例えば1から10までの数字の画像生成をさせようと学習しても6ばかり出すようになってしまう.
2018.12.04

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Edition: 1
開世界仮説

開世界仮説(Open World Assumption)とは、まだ真または偽とはっきりしない事柄について真かもしれないという導出を行う仮説.データベースなどは十分なデータがあって不足はないと考えられるため、閉世界仮説を使用するが、Semantic Webなどにおいては開世界仮説を使用する.
2018.12.04

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Edition: 1
マンハッタンワールド仮説

マンハッタンワールド仮説(Manhattan World Assumption)は、人間が造った人工物の多くは直交座標系に平行に作られているという仮定.これによって、壁や天井などをx方向,y方向,z方向に平行な拘束があるものと改定することができる.
2018.12.04

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Edition: 1
失敗による否定

失敗による否定(negation as failure)は、Prologなどの論理プログラミングにおいて活用される「真であると導けなかった事柄は偽」と導出すること.
2018.12.04

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Edition: 1
閉世界仮説

閉世界仮説(Close world assumption: CWA)は、真ということが示されていない証明されていないものは全て偽とする仮説のこと.データベースなどの完全な情報を持つシステムでは閉世界仮説となっている.すなわち知らない情報は存在しないもの.Prologなどにおいても「失敗による否定」は閉世界仮説によるもの.
2018.12.04

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Edition: 1
機械学習による自動クリッピング

近年はSNSでの画像の使用が多くなり、サイズの問題上それの画像の一部のみ見せる必要があることが多い.そこで各画像の自動的なクリッピングが必要となってきている.ここではTwitterにおいてそれを機械学習で行なっている例を紹介する.
2018.12.02

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Edition: 1
シームカービングとは

シームカービングは画像全体の中で除去しても問題ない部分を縦または横に横切るようにして検出してその部分を除去することで画像サイズを縮小する画像縮小手法.拡大には使用できない.エネルギーを定義してその値が少ないところを見つけ出し、画像の端から端まで進みその軌跡を除去する.
2018.12.02

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Edition: 1
爆風消火

爆風消火は主に森林や油田の消火などで用いられる消火手法で、可燃物を爆風によって飛ばすこと(破壊消火)や火炎自体を吹き飛ばすことで瞬間的に消火することができる.
2018.12.02

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Edition: 1
消火の4要素

消火の3要素に燃焼継続を断つための抑制消火が加えられた消火の4要素と呼ぶ.消火器で最も普及している粉末消火器はこの抑制作用による消火を主としている.
2018.12.02

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Edition: 1
消火の3要素

可燃物、酸素供給源、熱源の3つが全て存在しないと火は続かないためこの要素を消火の3要素と呼びます.それぞれの除去方法は除去消火、窒息消火、冷却消火と言います.
2018.12.02

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Edition: 1
ライスの定理

「プログラムAがある性質Fを持つかどうかが自明でないときそれを判定できるプログラムは存在しない」ことを示す定理.このライスの定理はチューリングマシンの停止性問題を一般化したものになっている.
2018.12.02

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Q

Ans: 1
リバースプロキシを準備するのにNginxでよいですか?
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
Kinect2はkinectのときと計測方式を変えてますが。
2017.09.26

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Q

未解決
一様にランダムなサンプリングをしたいです。
2017.09.26

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未解決
vmwareで走ってるUbuntuとホストをNATで繋ぎたい
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
逆運動学で直動リンクを含めて解くことはできませんか？
2017.09.25

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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
SSLはどうして安全な通信になるのでしょうか？
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
コンデンサの問題の考え方が分からない
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

未解決
以下のデータに直線が合うようにしたいのですが、どうすればよいですか?
2017.09.25

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Q

未解決
防水、防塵はどう実現されているの?
2017.09.24

3

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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

未解決
電子回路工作を初めてやってみたいのですがどこから始めればいいですか
2017.09.24

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Pop技術

K

Relu活性化関数
Q

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
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GAN
K

LeakyRelu活性化関数
Q

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?
S

ニューラルネット学習の工夫
K

Batch Normalization層
Q

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?
S

ニューラルネットワーク
K

PRelu活性化関数
Q

論理学において矛盾から導けるものは全て正しいとなるのはなぜですか?
S

Convolution
K

行列を分解して上下三角行列が欲しい
Q

特異点を回避する逆運動学って可能ですか？
S

活性化関数基本
K

Global Average Pooling層
Q

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?
S

RELU系活性化関数
K

Adam最適化関数
Q

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?
S

Pooling
K

PDCAサイクル
Q

Deep Learningの最適化関数選定に関して
S

DeepLearningとは
K

コサイン類似度でベクトル間距離を求める
Q

逆運動学で直動リンクを含めて解くことはできませんか？
S

点群から検出したい
K

ResNetとは
Q

ガウス過程はつまり何をする技術なのでしょうか？
S

Sigmoid系活性化関数
K

時系列間の類似度計算を選ぶ
Q

DockerはVmwareとどう違うのでしょうか？
S

Adam系最適化関数
K

ヤコビ行列による逆運動学
Q

CのPrintfとかでバッファーオーバーランして任意コード実行させるのは?
S

協調フィルタリング
K

活性化関数とは
Q

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
S

CNN
K

Adagrad最適化関数
Q

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？
S

ソフトマックス系活性化関数
K

RRelu活性化関数
Q

PointCloudでテーブルの上にある物体を分離する方法
S

ベクトル間の類似度が欲しい
K

Sigmoid活性化関数
Q

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?
S

特殊な層
K

SAGAN
Q

ロボットの経路生成をさせたいのですが最もメジャーな方法はなんでしょうか?
S

点群をデータ構造で持つ
K

点群データから法線算出をしたい
Q

自分のホームページがGoogleで検索しても出てきません。
S

いろいろな距離が欲しい
K

Deconvolution層
Q

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?
S

SGD系最適化関数
K

同次変換行列
Q

最も早いソートは？
S

二値化フィルタ
K

DeepLearningにおける最適化関数
Q

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？
S

ResNet
K

ホップフィールドネットワーク
Q

焼入れ、焼きなまし等の加工方法について
S

決定木学習
K

GANとは
Q

Shellスクリプトで便利な書き方を知りたい
S

逆運動学
K

点群から最近傍点を検出したい
Q

リバースプロキシを準備するのにNginxでよいですか?
S

最適化関数基本
K

関数既知で多数データの関数近似したい
Q

ma=Fはどのように導かれたのでしょうか？
S

画像をぼかしたい
K

画像のエッジをシンプルに強調したい
Q

ロボットに環境の障害物を覚えさせたい
S

ロボットの力制御の種類
K

擬似逆行列
Q

野菜をとるロボットとかって何が難しい？
S

気体の可視化手法
K

集合内同一要素の数で類似度を測りたい
Q

機械学習のpythonライブラリお薦め
S

ランダムに並んだデータを並べたい
K

学習データを水増しする
Q

自分のドメインを持ちたいのですがわからない
S

SVM
K

ACGAN
Q

力の釣り合いと作用反作用の法則の違いは何ですか?
S

多数のデータから関数近似したい

人気分野/目的