触感や感触について思考を深めるトークイベントが、山口情報芸術センターで開催されます。 | jiku
アーティストやデザイナー、研究者らが共同で「触覚」のリアリティーやそれを用いたメディアの可能性を追求するプロジェクト「TECHITILE（テクタイル）」。山口情報芸術センター（YCAM）が主宰する最新テクノロジーとアート表現への応用を研究する活動「YCAM InterLab Camp（ワイカム インターラボ・キャンプ）vol.2」に同テーマが採択されたことを記念し、8月21日（日）に同地で公開シンポジウムが開かれることとなりました。 ▲写真は、「TECHTILE ToolKit」。触感を記録し、モノや身体にフィードバックすることで触感を再生・拡張するためのデバイスです。各地で展開するTECHTILEワークショップにおいて、触感採集が行えるこのツールキットが活躍します。 先端テクノロジーを基盤として、触感を意識した新たな価値体系の創造を目指す「TECHITILE」。 今年4月からスタートし
「Deep Learning」がパターン認識と機械学習の分野で熱い » Untitled Blog
機械学習をマイペースに研究中です。 最近の機械学習の分野では、「Deep Learning」と呼ばれる技術が様々なコンテストなどで優秀な成績を収めている、という話を聞きます。 自分なりに調査してきた「Deep Learning」の話をまとめてみたいと思います。 でも、間違っていたらごめんなさい。テヘペロ。 「Deep Learning」とは 「Deep Learning」はニューラル・ネットワークの仲間です。 ニューラル・ネットワークはいくつかの層に分かれて構成されているのですが、単純なものですと入力層、中間層、出力層の3層構造だったりするようです。 しかし「Deep Learning」の場合は8層とか、とても多い層で構成されるようです。 通常のニューラル・ネットワークは信号を学習する際、出力層の値の誤差を入力層へ向かうように、逆向きにフィードバックさせていき、各ノードの重み付けなどを更新
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