OpenCL - Wikipedia
OpenCL（オープンシーエル、英: Open Computing Language）は、マルチコアCPUやGPU、Cellプロセッサ、DSPなどによる異種混在の計算資源（ヘテロジニアス環境、ヘテロジニアス・コンピューティング、英: Heterogeneous）を利用した並列コンピューティングのためのクロスプラットフォームなAPIである。主な用途は科学技術計算や画像処理に代表される高性能計算のためのアプリケーションソフトウェアの高速化（ハードウェアアクセラレーション）であり、シミュレーション可視化に用いるリアルタイム3次元コンピュータグラフィックスAPIとの連携も拡張機能として標準化されている。スーパーコンピュータやサーバ、ワークステーションやパーソナルコンピュータのほか、携帯機器などでの利用も想定されており、組み込みシステム向けに必要条件を下げたOpenCL Embedded Profi
ファジィ論理 - Wikipedia
ファジィ論理（ファジィろんり、英: Fuzzy logic）は、1965年、カリフォルニア大学バークレー校のロトフィ・ザデーが生み出したファジィ集合から派生した[1][2]多値論理の一種で、真理値が0から1までの範囲の値をとり、古典論理のように「真」と「偽」という2つの値に限定されない[3]ことが特徴である。ファジィ論理は制御理論（ファジィ制御）から人工知能まで様々な分野に応用されている。 ファジィ論理と確率論理は数学的に似ており、どちらも0から1までの値を真理値とするが、概念的には解釈の面で異なる。ファジィ論理の真理値が「真の度合い」に対応しているのに対し、確率論理では「確からしさ」や「尤もらしさ」に対応している。このような違いがあるため、ファジィ論理と確率論理では同じ実世界の状況に異なるモデルを提供する。 真理値と確率が0から1の範囲の値をとるため、表面的には似ているように思われる。例
プログラミング言語一覧 - Wikipedia
#関連項目 A[編集] A A+ ABAP ABC ABCL ActionScript ActiveBasic Ada Advanced Boolean Expression Language（ABEL） Agena AHDL ALGOL Alice ash APL Apex AppleScript Arc as Atom AutoIt AutoLISP（英語版） AWK B[編集] B Ballerina Bash BASIC BCPL Befunge BF-BASIC'n Bioera BLISS Bluespec Boo Bosque (プログラミング言語)（英語版） BrainCrash Brainfuck C[編集] C C# C++ C++/CLI (C++ Common Language Infrastructure) C++/CX（英語版） (C++ Component E
Brainfuck - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "Brainfuck" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2017年10月） Brainfuck（ブレインファック）はプログラミング言語のひとつ。なお名称に含まれるfuckが卑語であるため、Brainf*ck または Brainf**kなどと表記されることがある。 概要[編集] 開発者Urban Müllerがコンパイラがなるべく小さくなる言語として考案した。 実際、Müllerが開発したコンパイラのサイズはわずか123バイト、インタプリタは98バイトであった。 Brainfuckプログラムは非常に可読性・記述性が低いため実用性
Category:プログラミング言語 - Wikipedia
便宜上すべてのプログラミング言語は、サブカテゴリが付与されているか否かを問わず、必ずこのカテゴリの直下に置かれます。そのため内容がサブカテゴリと部分的に重複している場合があります。
LISPマシン - Wikipedia
LISPマシンは、LISPを主要なプログラミング言語として効率的に実行することを目的として設計された汎用のコンピュータである。ある意味では、最初の商用シングルユーザーワークステーションと言うこともできる。それほど数量的に大成功を収めたとはいえないが（1988年までに約7000台が出荷された[1]）、その後よく使われることになる様々な技術を商用化する先駆けとなった。例えば、効率的ガベージコレクション、レーザープリンター、ウィンドウシステム、コンピュータマウス、高解像度ビットマップグラフィックス、CHAOSNet（英語版）などのネットワーキングにおける技術革新などである。1980年代にシンボリックス（3600、3640、XL1200、MacIvoryなど）、LMI（Lisp Machines Incorporated、LMI Lambda）、テキサス・インスツルメンツ（Explorer、Mic
マルコフ連鎖 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "マルコフ連鎖" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年1月) マルコフ連鎖（マルコフれんさ、英: Markov chain）とは、確率過程の一種であるマルコフ過程のうち、とりうる状態が離散的（有限または可算）なもの（離散状態マルコフ過程）をいう。また特に、時間が離散的なもの（時刻は添え字で表される）を指すことが多い[注釈 1]。マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である（マルコフ性）。各時刻において起こる状態変化（遷移または推移）に関して、マルコフ連鎖は遷移確率が過去の状態によらず、
集団的知性 - Wikipedia
都市や文明といったものも、多くの「個」により形成される集団的知性と言う見方が出来る 集団的知性（しゅうだんてきちせい、英語：Collective Intelligence、CI）は、多くの個人の協力と競争の中から、その集団自体に知能、精神が存在するかのように見える知性である。Peter Russell（1983年）、Tom Atlee（1993年）、Howard Bloom（1995年）、Francis Heylighen（1995年）、ダグラス・エンゲルバート、Cliff Joslyn、Ron Dembo、Gottfried Mayer-Kress（2003年）らが理論を構築した。 集団的知性は、細菌、動物、人間、コンピュータなど様々な集団の、意思決定の過程で発生する。集団的知性の研究は、社会学、計算機科学、集団行動の研究[注 1]などに属する。 Tom Atlee らは、Howard
音声認識 - Wikipedia
音声認識（おんせいにんしき、英: speech recognition）は声がもつ情報をコンピュータに認識させるタスクの総称である[1]。ヒトの（天然）音声認識と対比して自動音声認識（英: Automatic Speech Recognition; ASR）とも呼ばれる[2]。 例として文字起こしや話者認識が挙げられる。 音声認識は「音声に含まれる情報を認識するタスク」の総称であり、具体的に解かれる問題の例として以下が挙げられる： Speech-to-Text (STT): 含まれる言語情報を文字に変換するタスク。いわゆる文字起こし キーワード認識（英語版）(KWS): 事前に設定されたキーワードの出現を認識するタスク。例として「ヘイ、Siri」 音声認識をサブタスクとして含むタスクには以下が挙げられる： 音声操作: 音声によるアプリの操作。SST/KWSで音声情報を取り出し、これをコンピ
Category:機械学習 - Wikipedia
下位カテゴリ このカテゴリには下位カテゴリ 16 件が含まれており、そのうち以下の 16 件を表示しています。
バックプロパゲーション - Wikipedia
バックプロパゲーション（英: Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）[1]はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである[2]。 概要[編集] バックプロパゲーションは数理モデルであるニューラルネットワークの重みを層の数に関わらず更新できる（学習できる）アルゴリズムである。ディープラーニングの主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニ
形態素解析 - Wikipedia
形態素解析（けいたいそかいせき、Morphological Analysis）とは、文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ（文）から、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、形態素（Morpheme, おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する作業である。 自然言語処理の分野における主要なテーマのひとつであり、機械翻訳やかな漢字変換など応用も多い（もちろん、かな漢字変換の場合は入力が通常の文と異なり全てひらがなであり、その先に続く文章もその時点では存在しないなどの理由で、内容は機械翻訳の場合とは異なったものになる）。 もっぱら言語学的な観点を主として言語学で研究されている文法にもとづく解析もあれば、コンピュータ上の自然言語処理としてコンピュータでの扱いやすさに主眼を置いた解析もある。以下は後者のためのツールを
Category:人工知能 - Wikipedia
このカテゴリ下にあるページは、該当する適切なサブカテゴリに移動してください。 このカテゴリは大きくなり過ぎないように継続的なメンテナンスが求められています。このカテゴリの下位にある適切なカテゴリに項目を移動してください。
人工知能 - Wikipedia
人工知能（じんこうちのう、英: artificial intelligence）、AI（エーアイ）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語[1]。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術」[2]、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる[3]。大学でAI教育研究は、情報工学科[4][5][6]や情報理工学科コンピュータ科学専攻などの組織で行われている[4][7]（工学〔エンジニアリング〕とは、数学・化学・物理学などの基礎科学を工業生産に応用する学問[8][注釈 1]）。 『日本大百科全書(ニッポニカ)』の解説で、情報工学者・通信工学者の佐藤
フラクタル - Wikipedia
この項目では、幾何学の概念について説明しています。テレビアニメについては「フラクタル (テレビアニメ)」を、榊原ゆいのアルバムについては「Fractal」を、日本の持株会社については「FRACTALE」をご覧ください。 フラクタルの例（マンデルブロ集合） フラクタル（仏: fractale, 英: fractal）は、フランスの数学者ブノワ・マンデルブロが導入した幾何学の概念である。ラテン語の fractus から。図形の部分と全体が自己相似（再帰）になっているものなどをいう。なお、マンデルブロが導入する以前から以下で述べるような性質を持つ形状などはよく考えられてきたものであり、また、そういった図形の一つである高木曲線は幾何ではなく解析学上の興味によるものである。 定義[編集] コッホ雪片の作成 フラクタルの特徴は直感的には理解できるものの、数学的に厳密に定義するのは非常に難しい。マンデル
人工生命 - Wikipedia
人工生命（じんこうせいめい）は、人間によって設計、作製された生命。生化学やコンピュータ上のモデルやロボットを使って、生命をシミュレーションすることで、生命に関するシステム（生命プロセスと進化）を研究する分野である。「人工生命」は1986年にアメリカの理論的生物学者、クリストファー・ラングトンによって命名された。人工生命は生物学的現象を「再現」しようと試みる点で生物学を補うものである[1]。また、人工生命（Artificial Life）を ALife と呼ぶことがある。手段によってそれぞれ、「ソフトALife」（コンピュータ上のソフトウェア）、「ハードALife」（ロボット）、「ウェットALife」（生化学）と呼ばれる[2]。 概要[編集] 一般には生命とはすなわち、(生物)分類学的な生物の生命のことであるが（近代以前の分類学である博物学の最上位の分類は生物と無生物（鉱物）という分類であっ
創発 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "創発" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2011年11月） シロアリの塚は自然界での創発の例である。 創発（そうはつ、英語：emergence）とは、部分の性質の単純な総和にとどまらない性質が、全体として現れることである。局所的な複数の相互作用が複雑に組織化することで、個別の要素の振る舞いからは予測できないようなシステムが構成される。 この世界の大半のモノ・生物等は多層の階層構造を含んでいるものであり、その階層構造体においては、仮に決定論的かつ機械論的な世界観を許したとしても、下層の要素とその振る舞いの記述をしただけでは、上
人工免疫システム - Wikipedia
人工免疫システム（じんこうめんえきシステム、英: Artificial Immune System, AIS）は、生物の免疫系の原理やプロセスにヒントを得たコンピュータシステムである。そのアルゴリズムは免疫系の学習と記憶の特性を問題解決に利用する。人工知能と一部のAISアルゴリズムを組み合わせたものもあり、遺伝的アルゴリズムと密接に関連している。 AISでシミュレートされるプロセスとしては、B細胞のパターン認識や過剰変異やクローン選択、T細胞の negative selection、親和性成熟、免疫ネットワーク理論などがある。 本項目では、これらのプロセスのアルゴリズム的実装に関するものである。その基盤となる生物学的理論については、免疫系を参照されたい。 パターン認識[編集] 抗体と抗原は一般に一連の属性で表される。属性はバイナリ、整数、実数などが多いが、基本的にどんなデータでもよい。マッ
群知能 - Wikipedia
群知能（ぐんちのう、むれちのう、swarm intelligence, SI）は、分権化し自己組織化されたシステムの集合的ふるまいの研究に基づいた人工知能技術である。「群知能」という用語は、1989年 Beni および Wang が提唱したもので、セルラーロボットシステムに関して使ったのが最初である[1](セル・オートマトン、進化的計算も参照されたい)。 SIシステムは一般に単純なエージェントやボイドの個体群から構成され、各個体はローカルに互いと、そして彼らの環境と対話する。個々のエージェントがどう行動すべきかを命じている集中的な制御構造は通常存在しないが、そのようなエージェント間の局所相互作用はしばしば全体の行動の創発(emergence)をもたらす。このようなシステムの自然界の例として、アリの巣、鳥の群れ、動物の群れ、細菌のコロニー、魚の群れなどがある。[2] 群ロボット工学は群知能の
粒子群最適化 - Wikipedia
粒子群最適化（りゅうしぐんさいてきか、Particle Swarm Optimization、PSO）とは、群知能の一種。 昆虫の大群や魚群において、一匹がよさそうな経路を発見すると（すなわち、食料を発見したとか安全であるという場合）、群れの残りはどこにいても素早くそれに倣うことができる。 これは多次元空間において位置と速度を持つ粒子群でモデル化される。これらの粒子はハイパー空間を飛びまわり、最善な位置を探す。位置の評価は適応度関数で行う。群れのメンバーは良い位置について情報交換し、それに基づいて自身の位置と速度を調整する。このコミュニケーションは主に次の二種類の方法でなされる。 最も良い位置にいる粒子が全体に通知される。 ローカルなベストの位置にいる粒子が近傍の粒子群に通知される。 位置と速度の更新は以下の式で行われ、これが繰り返される。 は、慣性定数。多くの場合 1 より若干小さい値が
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
