Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定な
Packing Lightmaps
Pop Quiz: You have 765,618 lightmaps for a scene and very few of them have power of 2 dimensions, what do you do? If your answer was to rescale them and call CreateTexture 765,618 times please slap yourself. If your answer had anything to do with glTexImage2D, you might want to leave now. What you really want to do is smush them all into a couple larger textures, and this text will show you one wa
【第2回】点の多角形に対する内外判定｜【技業LOG】技術者が紹介するNTTPCのテクノロジー｜【公式】NTTPC
前回(と言っても一年近く経過していますね・・・。遅くなりました。)に引き続き、地図上に存在するエリアと現在地との関係性を計算機上で把握する手法の第2回目です。今回は、第3工程にあたる、「内外判定」について解説します。 現在地があるエリアの内側にいるか外側にいるかを考える場合、２次元平面上に存在する任意の点Pと多角形Tについて、点Pが多角形Tの内側にいるか外側にいるかを判定するにはどうしたらよいかを考えます。 この時、主に次の2つのアルゴリズムが利用されていることがわかりました。 Crossing Number Algorithm Winding Number Algorithm そこで、今回はこれらのアルゴリズムと実装方法(コード)について説明します。 まずはそれぞれのアルゴリズムの概要を簡単に説明します。 1.1.Crossing Number Algorithm（交差数判定）の概要 こ
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。 K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。 クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、Restart を押すと好きなパラメータで試すことができます。 こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。 (追記) HTML5 版の K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた も作成しました。Flash を表示できない環境ではそちらをご覧ください。 K-means 法とは K平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージに
ウマイハナシ
COLLADAは最近出てきた3Dフォーマットの一つで、有名メーカが協賛している点は 数あるフォーマットの中でも変り種なのですが、野村XXの愛するLightWaveは蚊帳の外です。 というかNewtekの掲示板の書き込みを見ると、なんかどーでもいいよそんなのって雰囲気が漂ってました。 それはともかく、無いものは作ってしまえというわけでPluginを作り始めました。 あまりにもニッチな気がするので、国内に見切りをつけて(?)海外の皆さん向けにこっちのページで公開します。 興味をもたれた方は覗いてやってください。 技術的にどーというもんでもないので、黙々とコードを書き連ねるのみです。 ちょっと困ったバグがあるので修正記事をお待ち下さい(04/12/27) 今回はOBBTreeによる衝突判定をXファイルで使ってみることにします。 といっても、もはや前回でコアの部分は出来てしまっているので、さくっと
Javaゲーム制作記 任意多角形の三角形分割
今日はゲームの更新ではありませんが、 物理ゲームを作る過程で生まれた問題の解決方法です。 「任意多角形の三角形分割」 です。 今使っている物理エンジンは、凸包(凹んでない多角形)しか扱えません。 とすると、多角形の作成に制限が出てしまいます。 前に、 ほんとは用意しないつもりだったけど、手が滑って(？) ｢ぐりぐりポリゴンが書けるツールを用意する｣ と言ってしまったので、せっかくなので作ります。 "任意多角形の三角形分割"などと書きましたが、 ｢適当な図形を全部三角形で作ってみよう｣という事です。 すごく参考になったページがあります。 [お勉強] 非凸多角形の三角形分割 ※勝手にリンク貼りました。すみません 手法とかはこのページを見れば大体分かるのだけど、 ちょっと難しくてわからないと言う人向けに詳しい解説を用意しました。 長くなるので続きからどーぞ
「プログラミングの常識」を時々見直す必要性について｜Rui Ueyama
自分の中のプログラミングの常識というものは、ときどき現実のハードウェアに合わせて調節しないといけない。ハードウェアが進歩し続けているので、コンピュータで簡単にできることと相対的に難しいことのバランスが変化し続けているからだ。ここでは特にストレージにフォーカスして書こうと思う。 昔はメモリが相対的にとても貴重な資源だったので多くのプログラマがメモリを節約することに血道を上げていた。例えばWindowsの初期の頃に設計されたデータ構造には、メモリをバイト単位ででもいいから節約したいという意図の痕跡がいまでも多く見受けられる。DRAMの次に速い記憶装置はHDDだったので、メモリが足りなくなればHDDにデータを保存せざるを得ないのだが、DRAMとHDDのランダムアクセスの速度差は、机の上の本の開いているページを見るのと、その本をAmazonで注文して到着するのを待つのと同じくらいのスケールで違うの
シンプルなBehaviour Treeを実装してみる | GREE Engineering
みなさまこんばんは。ちょびえです。 今日はちょっと趣向を変えてゲームのAIの勉強、なかでもBehaviour Treeについてすこし勉強してみましょう。 ゲームの世界のAIってなんだっけ？ ゲームの世界のAIといえばよくある経路探索や、特定状況下におけるNPC等のふるまいをよしなにやってくれるようなものです。AIっていわれてしまうとなんだか難しいように感じてしまいますが、ゲームという枠組みの中では時間経過や環境の変化を自立して判断したり・判断してるようにみせかけて楽しめるような仕組みとなっていれば良いと思います。 Behaviour Treeにチャレンジしてみる 細かい説明はググっていただくと色々と記載あるのでなんとなくビヘイビアツリーってわかるような、うーん・・・文章で書かれてもよくわからないですね！ということでお決まりの通りコードで書いてみましょう。 いきなりコード書いてもまったくわか
その15 8分木空間分割を最適化する！
ホーム＜ゲームつくろー！＜衝突判定編 3D衝突編 その15 8分木空間分割を最適化する！ 空間分割はオブジェクト同士の衝突や不必要な描画を除くなどパフォーマンスの最適化に必須の技術です。2D衝突編その８とその９では、2D平面を分割する4分木空間分割の最適化と実装をしました。同じ考え方は3D空間の分割にも十分に活用できます。 3Dの空間を分割する典型が8分木空間分割（Octree）です。空間分割の方法は、4分木とお話がかぶりますが、まず一番大きな空間（ルート空間）を定義します。3Dの場合これは直方体となります。分割は各辺のど真ん中を割ります。縦横高さそれぞれで分けるので、1回の分割で8つの小空間が出来上がります。これで親であるルート空間の下に8つの小空間が所属する事になります。後は空間を分割するたびに樹状に所属が広がっていきます。 オブジェクトは境界図形に包まれて、8分木内にある境界図形をす
頂点空間表面下散乱(VSSS:Vertex Space Subsurface Scattering) - UnityShader 入門
最近色々忙しくて全然更新できていませんでしたが、 ちょうどいいネタを思いついたのと、アドカレが期限超過で1枠空いてたので代わりに投下します。 実装に丸1日、記事書くのに1日くらいかかりました。 目次 表面下散乱(Subsurface Scattering)とは？ SSSで出来ること 実装に際しての考え方 実装方法:ランバート反射 実装方法:ハーフランバート 実装方法:曲率を考慮したシェーダ 実装方法:テクスチャ空間での拡散(Texture Space Diffusion:TSD) 実装方法:スクリーン空間での拡散(Screen Space Subsurface Scattering:SSSS) 実装方法:Translucent Shadow Maps:TSM 頂点空間表面下散乱(VSSS:Vertex Space Subsurface Scattering) 実装手順 結果 まとめ 参考
パーリンノイズを理解する | POSTD
この記事の目的はKen Perlinの 改良パーリンノイズ を分かりやすく分析し、お伝えすることです。記事内のコードはC#で書かれており、自由にご利用いただけます。最終形のみを見たい方は、 こちらから最終的なソースをご確認ください 。 パーリンノイズは手続き的なコンテンツ生成によく使われる、非常に強力なアルゴリズムです。ゲームや、映画などの視覚媒体に特に有用です。パーリンノイズの開発者であるKen Perlinは、 この最初の実装でアカデミー賞を受賞しました 。彼が2002年に発表した 改良パーリンノイズ について、私はこの記事で掘り下げていきます。パーリンノイズは、ゲーム開発においては、波形の類や、起伏のある素材、テクスチャなどに有用です。例えば手続き型の地形（Minecraftのような地形はパーリンノイズで生成できます）、炎のエフェクト、水、雲などにも使えます。これらのエフェクトのほと
計算量を具体的に見てみる 2009-01-06 - きしだのはてな
アルゴリズムの話では、計算量の解析がかかせません。 計算量はオーダー記法で表されますが、これは、データの入力量に対してどのくらい時間がかかるかをあらわしたものです。 こういった話はどのアルゴリズムの本にも載ってるはずですが、具体的にどのようなプログラムを書くとそのオーダーになるかという記述はあまりありません。 ということで、やってみました。 計算時間表示のための共通処理を行うクラスは、一番最後に書いてます。 O(1) 計算時間がO(1)のアルゴリズムは、処理が入力の量によらない場合です。 配列の要素のアクセスや、ハッシュテーブルによるデータ検索、連結リストへの追加削除などがこれにあたります。 コードには入力量でのループが含まれません。 public class O1 extends ViewCompFrame{ @Override void compute(int n) { proc();
Implementing iBooks page curling using a conical deformation algorithm
One of iPad's most talked about apps is Apple's own iBooks e-reader. Perhaps its most eye-catching but completely superfluous feature is the beautiful, dynamic page curling effect that follows your finger naturally as you drag to turn pages. Unlike cheap implementations using simple masks and gradients, iBook's page curling is very realistic, with content that bleeds through and deforms accurately
その８ 4分木空間分割を最適化する！
ホーム＜ゲームつくろー！＜衝突判定編 2D衝突編 その８ 4分木空間分割を最適化する！（理屈編） ゲーム空間に置いたオブジェクトを総当りで衝突判定する事ははっきりと非効率だと言えます。ちょっと計算してみましょう。60FPSのゲームの1フリップ約16.6ミリ秒の内衝突判定に10%の時間余裕（1.66ミリ秒）を与えられたとします。もし1000回の衝突判定に1ミリ秒かかるなら（1000回/msec）、判定回数は1660回以下に抑えないと間に合いません。総当りだとこれは58オブジェクトくらいで限界です。判定時間が200回/msecならオブジェクトはたった18個で限界。これはどう考えても節約が無いとゲームになりません。 オブジェクトの全ての位置が決まった時、自分とぶつかる可能性があるのは自分の周りのオブジェクトだけです。遠い所にある物は判定する必要すらありません。そこで「空間をある程度制限してその中
その13 OBBとOBBの衝突
ホーム＜ゲームつくろー！＜衝突判定編＜ OBBとOBBの衝突 3D衝突編 その13 OBBとOBBの衝突 衝突の本丸の1つ「OBBとOBB」の衝突です。大きさの違うお互いに3次元的に回転した直方体が衝突しているかどうかを調べるというのはやはり簡単ではありませんが、これができると多種多様な方面で役に立ちます。OBB同士の衝突として主流なのは「分離軸判定」と呼ばれる方法でして、ここでもそれについて見ていきます。ちょっと深呼吸してご覧下さい(^-^; ① 「分離軸」判定とは？ OBBの衝突には「分離軸」という物が登場します。これがいったい何なのか？まずは下の図をご覧下さい。 上のOBBは明らかに衝突していません。この時、両方のOBBを分ける直線が「絶対に」存在します。この直線は、ちょっと小難しい言葉で言うと分離超平面（Separating hyperplane）と呼ばれています。直線なのに平面と
ダイクストラ法（最短経路問題）
ダイクストラ法 (Dijkstra's Algorithm) は最短経路問題を効率的に解くグラフ理論におけるアルゴリズムです。 スタートノードからゴールノードまでの最短距離とその経路を求めることができます。 アルゴリズム 以下のグラフを例にダイクストラのアルゴリズムを解説します。 円がノード，線がエッジで，sがスタートノード，gがゴールノードを表しています。 エッジの近くに書かれている数字はそのエッジを通るのに必要なコスト（たいてい距離または時間）です。 ここではエッジに向きが存在しない（＝どちらからでも通れる）無向グラフだとして扱っていますが， ダイクストラ法の場合はそれほど無向グラフと有向グラフを区別して考える必要はありません。 ダイクストラ法はDP（動的計画法）的なアルゴリズムです。 つまり，「手近で明らかなことから順次確定していき，その確定した情報をもとにさらに遠くまで確定していく
ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう？ 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして本記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームのAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ
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