元任天堂開発者が解説 「反対」のテクニックを使ってアイデアの質を高める
アイデアをいつもと異なる視点で捉える本連載、前回は、箱法というツールを使って、「連想」からアイデアの量を増やす方法を紹介しました。 今回は「反対」のテクニックを使って、アイデアの質を高めていきます。 反対は、反対の属性を持つ単語を思い浮かべる思考の技術です。「熱い」の反対は「冷たい」、「善」の反対は「悪」など、対義語も反対の一部です。とても基本的なことなので、日常的な単語ならば反対を容易に思い浮かべられると思うかもしれません。 では、「リンゴ」の反対、または「コンピュータ」の反対は何でしょう？ 簡単に答えが出てこなかったり、正解かどうかの自信がなかったり、少し難しさを感じたのではないでしょうか。 本記事では、反対の定義や、言葉によって反対を考える難しさの違いがある仕組み、反対の考え方を深く掘り下げて説明します。 反対とは何か 反対は、単語の対義語を新たに考えるような行為であり、連想の一部で
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 - ＠IT
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
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