東京工業大学で開催された 日本学術振興会特別研究員 公募にかかる学内説明会 (2018年3月6日) での講演資料のslideshare用修正版です。 Read less
学振特別研究員になるために～2019年度申請版
東京工業大学で開催された 日本学術振興会特別研究員 公募にかかる学内説明会 (2018年3月6日) での講演資料のslideshare用修正版です。 Read less
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会（PRMU）にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ 「2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され，一貫して認識精度の向上に寄与してきた．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている． 本稿では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網
動画像を用いた経路予測手法の分類
6. 6 経路予測の流れ • 環境からの特徴抽出 ⎻ シーンラベル ⎻ 局所領域のコスト ⎻ シーン全体の特徴ベクトル • 対象からの特徴抽出 ⎻ 過去の移動経路，向き ⎻ 身体的属性 ⎻ 対象の特徴ベクトル Prediction 特徴抽出 予測 • ベイズモデル ⎻ KF, DBN • エネルギー最小化 ⎻ Dijkstra’s Algorithm • 深層学習 ⎻ CNN, LSTM • 逆強化学習 • その他 ⎻ Social force model, Data driven 入力 ⎻ 動画像 ⎻ 過去の経路 出力 ⎻ 座標 ⎻ 確率分布 7. 7 経路予測の流れ • 環境からの特徴抽出 ⎻ シーンラベル ⎻ 局所領域のコスト ⎻ シーン全体の特徴ベクトル • 対象からの特徴抽出 ⎻ 過去の移動経路，向き ⎻ 身体的属性 ⎻ 対象の特徴ベクトル 予測 Prediction 特徴抽出
猫でも分かるUMG
4. ＃UE4Osaka そもそもUMGってなんやねん？ 公式ドキュメントより • Unreal Motion Graphics UI デザイナ (UMG) は、 ビジュアル UI オーサリングツールです ユーザー向けに表示するインゲームの HUD、メニューや その他のインターフェース関連のグラフィックスを 作成するために使用できます https://docs.unrealengine.com/latest/JPN/Engine/UMG/index.html 5. ＃UE4Osaka そもそもUMGってなんやねん？ 公式ドキュメントより • Unreal Motion Graphics UI デザイナ (UMG) は、 ビジュアル UI オーサリングツールです ユーザー向けに表示するインゲームの HUD、メニューや その他のインターフェース関連のグラフィックスを 作成するために使用できます
ベイズ統計モデリングと心理学
17. ベイズ統計 is 何 for 心理の人 • 古典的な統計学（因子分析などで使われる ような最尤法という推定手法が有名）より も柔軟なモデル推定を実現できるもの 適用例：モデルの未知数 (パラメータ) 多い ＋モデルが複雑な場合にも適用可能 ＋ N の少ないデータでも適用可能 詳しいことはやる気が出てから学ぼう！ 出なければ出るまであたためよう！
Unreal engine4を使ったVRコンテンツ製作で 120%役に立つtips集+GDC情報をご紹介
2017/03/25 (土)に開催された「Event for Diverse Game Engineers #3」で使用した資料です。 http://peatix.com/event/240950?lang=jaRead less
StanとRでベイズ統計モデリング読書会（Osaka.stan） 第6章
Osaka.stan #3にて発表した6章「統計モデリングの視点から確率分布の紹介」という資料です。Read less
Pythonではじめるロケーションデータ解析
PyDataTokyoでの発表資料をアップしました。 http://pydatatokyo.connpass.com/ スマートフォンやセンサーデバイスの普及に伴い、「ロケーション・インテリジェンス」と言われるように、位置情報データの解析が盛んになってきています。本発表では、地図オタクが位置情報データを扱う上でぶつかる特有の問題やPythonライブラリを活用した対処方法を紹介します。位置情報データにまつわる解析事例も交えつつ、地図の世界に誘います。 参考） https://www.youtube.com/watch?v=2sXKpj9Z91k https://www.youtube.com/watch?v=dnPIwmlphIIRead less
出張ヒストリア ブループリントを書くにあたって大切なこと
全スライドをDocswellで公開中！ https://www.docswell.com/s/historia_Inc/ZRG73K-ss-64773800 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 2016年7月18日に東京蒲田で行われたイベント「出張！ ヒストリア」で行われた「ブループリントを書くにあたって大切なこと」のスライドです。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝Read less
ブループリントマニアックス
5. 著書 『Unreal Engine 4 ブループリント 逆引きリファレンス』 翔泳社様より発売中。 ブループリントを触り始めて、 一通り基本的な操作や使い方を学びたい！ というような方向けです。
自然環境調査におけるUAVの利用例
The document summarizes a presentation by Itakawa Ichigaku on using machine learning and optimal experimental design for heterogeneous catalysis research. Itakawa introduces himself and his background working in machine learning and its applications in natural science fields. He emphasizes that applying machine learning to natural sciences requires close collaboration with domain experts and under
深層学習フレームワークChainerの特徴
2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http
Unreal Engine Beat Practices for VR
This document provides best practices and recommendations for developing VR projects in Unreal Engine. It discusses proper world and character scaling, VR performance considerations like frame rate and profiling, and techniques for optimizing graphics like disabling post-processing effects and using static lighting. Specific tips are provided for areas like normal mapping, tessellation, lighting,
スマホでできるVR @上モノラボ
上モノラボ (http://uemonolab.hanalab.co/ 長野県上田市) でのプレゼン。 Read less
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
Deep Learning Practice and Theory
UE4に初めて触ってから半年で同人ゲームを作るまで
心理学における「再現性」の問題とBayes Factor
臨床心理学における例数設計
アナログとはなんだろう。―古くて新しい、もう一つの計算―
機械学習と深層学習の数理
