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新規Thoth投稿
PCCPシェル
PCCPシェル(PCCL Shell, Pseudo-Cylindrical Concave Polyhedral Shell)は、円筒状のものにおいて表面を薄いままで外部からの力に対する強度をあげることができるシェル構造.このシェル構造によって内部を真空にする缶コーヒーなどで材料を減らし軽量化しつつ強度をあげることを実現している.大量生産が課題だった.
PV 175
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2018.12.13
二重波型可展構造
二重波型可展構造は、通称ミウラ折りと呼ばれ、人工衛星の太陽電池パネルの構造としても使われている1自由度のみの折りたたみ構造.折りたたんでいる状態から対角線状の点を引っ張るのみで広がり逆に折りたたむときも特定の方向にまとめると自然に折りたたまれます.地図などにおいてもいちいち折りたたむのを避けられます.
PV 43
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2018.12.12
PTVによる可視化
PTV(Particle Tracking Velocimetry,粒子追跡法)は、流体の中に粒子を流すなどして追跡対象の粒子の動きを追う手法.PIVは画像領域に写る複数粒子全体のの変位量を求めていたが、PTVではとある粒子のみを追跡してその軌跡を求める.追跡する粒子が多いと正しく計測できない恐れがあるので密度は高くできない.
PV 193
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2018.12.09
PIVによる流体可視化
PIV(粒子画像流速測定法, particle image velocimetry)は、気体や液体などの流体の流れによく追従するトレーサー粒子(マーカーのようなもの)を流してそれを高速なカメラで撮像し微小単位時間の移動量から速度を求め可視化する手法.2枚の画像を用いて相互相関法によって求める方法と1枚の画像に2回重ねて撮像して自己相関法によって求める方法があります.
PV 171
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2018.12.09
2~9の倍数か割り切れるか判定する
ある対象の数字が2~9の数の倍数か割り切ることができるかを判定する方法についてまとめています.なぜそのように判定できるかを式で説明をしています.
PV 34
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2018.12.09
サリエンシマップとは
サリエンシマップ(顕著性マップ)は、人間の脳のモデルから着想を得て画像の局所特徴量の組み合わせによって注視領域を算出する技術のこと.特徴量としてはコントラストや明度、色など様々なものが使用されます.動画に用いるときは動きや早さなども特徴に含まれます.ここではボトムアップな手法を紹介します.
PV 58
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2018.12.09
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.
PV 101
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2018.12.09
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.
PV 89
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2018.12.08
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.
PV 45
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2018.12.08
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.
PV 23
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2018.12.08
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.
PV 411
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2018.12.08
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.
PV 397
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2018.12.08
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.
PV 284
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2018.12.06
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.
PV 49
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2018.12.04
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.
PV 65
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2018.12.04
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.
PV 199
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2018.12.04
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.
PV 38
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2018.12.04
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.
PV 59
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2018.12.04
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.
PV 22
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2018.12.04
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.
PV 31
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2018.12.04
Pop技術
  • K
    点が三角形の内側か判定したい
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    GAN
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    インピーダンス制御
  • S
    ニューラルネット学習の工夫
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    同次変換行列
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    ロボットの力制御の種類
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    行列を分解して上下三角行列が欲しい
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    ニューラルネットワーク
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    多変数関数の極大極小を判定したい
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  • K
    ヤコビ行列による逆運動学
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    点群から検出したい
  • K
    シンプルに逆行列を求めたい
  • S
    RELU系活性化関数
  • K
    シャドウグラフによる可視化
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    重力補償機構
  • K
    アドミッタンス制御
  • S
    点群をデータ構造で持つ
  • K
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  • S
    DeepLearningとは
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    時系列間の類似度計算を選ぶ
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    活性化関数基本
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    文字列を簡単な置換による暗号化したい
  • S
    Sigmoid系活性化関数
  • K
    ベクトルを別のベクトルに射影したい
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    ピンホールとレンズの違いを知りたい
  • S
    Adam系最適化関数
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    点が直線上の右か左にあるか判定したい
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    点群データから法線算出をしたい
  • S
    逆運動学
  • K
    Relu活性化関数
  • S
    ロボットエンドエフェクタの位置制御
  • K
    ベクトルを特定の平面に射影したい
  • S
    ベクトル間の類似度が欲しい
  • K
    点群から最近傍点を検出したい
  • S
    点群から特徴量を出したい
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    パーティクルフィルタ
  • S
    オプティカルフロー
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    点群を平面に近似したい
  • S
    二値化フィルタ
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    確率分布間の差異で類似度を求めたい
  • S
    CNN
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    Global Average Pooling層
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    気体の可視化手法
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    シュリーレン法
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    ResNet
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    大津の方法による二値化フィルタ
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    決定木学習
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    グラッドストーン・デールの式
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    最適化関数基本
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    擬似逆行列
  • S
    いろいろな距離が欲しい
  • K
    二次元点群から凸包を求めたい
  • S
    ソフトマックス系活性化関数
  • K
    LeakyRelu活性化関数
  • S
    SGD系最適化関数
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