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BESOM ver.2.0を描いてみた - 西尾泰和のはてなダイアリー
先日の言語処理学会第19回年次大会(NLP2013)で招待講演されていた一杉先生のBESOMですが、UStreamで配信が始まったので早速見てみました。see: ＢＥＳＯＭ（ビーソム）ブログ Ustream 配信開始「脳は計算機科学者に解明されるのを待っている」 それでさっそく論文リストから「大脳皮質のアルゴリズムBESOM Ver.2.0」などを読み始めたのですけども、けっこう理解に手間取ってしまいました。ようやく少しわかってきて、理解の確認のために絵を描いたのでシェアしておきます。 離散変数のベイジアンネット まずBESOMでは脳内にベイジアンネットがあるというモデルです。ここでは左図のように確率変数xに親が3つ、子が3つあるようなベイジアンネットを考えて見ることにします。(この時点ですでにわからない人はまずPRML8章「グラフィカルモデル」を読むこと) 中図で濃い色の部分にズームイン
Deep Learningを超える技術 大脳皮質のアルゴリズム BESOM
7. 条件付き独立性の有無: Explaining away a b c の形に因数分解できる aとbが独立関係がもたらされる →Explaining awayがない 条件付き独立 cに関する条件付け後（観測後） 無向グラフ（一般的なDeep Learning） a b c の形に因数分解できない ⇒cに関する条件付け後（観測後） aとbの依存関係がもたらされる →Explainig awayがある 条件付き独立でなくなる cで条件付けられたとする 有向グラフ（BESOM） 定義 より Editor's Notes山本研究室の織田が大脳皮質のアルゴリズムBESOMについて発表させていただきます。 よろしくお願いいたします。それではDeep Learningとはどのような技術なのでしょうか。 端的に言えば、ニューラルネットと呼ばれる、「人間の神経回路を模したもの」をより改善したもの、といえま
一杉裕志
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ この業務用個人 web ページの中身およびレイアウトを近々大幅に整理する予定です。 なお、数年後には完全閉鎖予定ですのでご注意ください。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 研究テーマ： 脳型汎用人工知能アーキテクチャの研究開発 人間のような知能を持つ機械を実現する最も確実な方法は、脳の動作原理を解明し、それを模倣することです。 私は自ら再帰的に目標を設定する強化学習 RGoal を用いた脳型汎用人工知能(AGI)アーキテクチャの構築を目指しています。 また、計算論的神経科学の分野で知られている大脳皮質に関する知見をヒントにした BESOM と呼ぶ 機械学習アルゴリズムの開発も行っています。 BESOM は複数の機械学習技術 （自己組織化マップ、ベイジアンネット、
手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
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（クルーグマンコラム＠ＮＹタイムズ）富裕層への減税案 「経済効果も支持も」の幻想：朝日新聞デジタル
