gandenのブックマーク / 2006年12月2日

ganden id:ganden

2006年12月2日のブックマーク (7件)

ファンタジーアースゼロ
約15年の歴史に幕を降ろしたオンラインゲームの金字塔、「ファンタジーアース」はどのようなゲームだった？「ファンタジーアースゼロ」は、スクウェア・エニックスによって運営されていた多人数同時参加型のオンラインゲーム（MMO RPG）であり、最大50人対50人の大規模対人戦闘を特徴としていましたプレイヤーは5つの国家のうち1つを選び、自国の勝利のために各地を転戦し、戦場で勝利を重ねることによって自国の支配地域を広げていくことが目的でした。戦場では、建造物建築による陣取り合戦や召喚獣の運用などの戦略要素も含まれており、FFなどのシリーズが好きな方にも刺さるオンラインゲームでした。2015年にスクウェア・エニックスから運営がゲームポットに移管されましたが、2015年11月に再びスクウェア・エニックスによる運営が開始されました。しかし、2022年6月にサービスの終了が発表され、同年9月に終了しまし
ganden 2006/12/02
ちょっと気になるオンラインゲーム

game

mmo
リンク
YouTube - Broadcast Yourself
オリジナル曲「瞳の奥で」です。動画投稿初めてなのでちょっとしょぼいですが聴いて下さい（＾＾）宇多田ヒカルさんみたいな独特の雰囲気の曲作りは無理なので、ほんわかした音楽を目指したオリジナル曲「瞳の奥で」です。動画投稿初めてなのでちょっとしょぼいですが聴いて下さい（＾＾）宇多田ヒカルさんみたいな独特の雰囲気の曲作りは無理なので、ほんわかした音楽を目指したいです。 (続き) (一部表示)
ganden 2006/12/02
youtube
リンク
シュールなドナルド-Donald's nightmare
どの国のコンテンツ (動画とチャンネル) を表示するかを選択してください。サイトの表示言語は変更されません。
ganden 2006/12/02
ドナルドwww

youtube
リンク
タグクラウドの次はSOM…かなあ　ローキック・キーロック
Web2.0でよく使われるようになったタギング、そしてタグの見方のひとつとしてタグクラウドがある。タグクラウドが、ただのリスト形式よりもよい点は以下。よく見るものほど大きく、見やすくただし、こちらを見てもらえれば、各要素は単にアルファベット順にならんでいるだけであることがわかるだろう。ここで、タグクラウドの次の段階としてSOM（Self Organizing Map：自己組織化マップ）を紹介したい。SOM自体は大学でコンピュータ系の学科で習うものだが、以下の特徴がある。よく見るものほど大きく、見やすく関連のあるものは近くに SOMの例としては、日経225銘柄のマップが近い（厳密にはSOMではないが、例として）。業種ごとにまとまり、１銘柄の動向、業種ごとの動向が非常によく見て取れると思う。近いものどうしでカタマリとしてまとまっていれば見やすさが向上するので、この方向性はアリでは
ganden 2006/12/02
SOMの使い道

som

web2.0

business
リンク
[自己組織化写像] - Wikipedia
自己組織化写像（じこそしきかしゃぞう、英: Self-organizing maps, SOM, Self-organizing feature maps, SOFM）はニューラルネットワークの一種であり、大脳皮質の視覚野をモデル化したものである。自己組織化写像はコホネンによって提案されたモデルであり、教師なし学習によって入力データを任意の次元へ写像することができる。主に1～3次元への写像に用いられ、多次元のデータの可視化が可能である。出力となる空間をマップ (map)、競合層 (competitive layer)、もしくは出力層 (output layer) と呼ぶ。出力層に対して入力データの空間を入力層(input layer)と呼ぶこともある。自己組織化写像はコホネンマップ (Kohonen map)、コホネンネットワーク (Kohonen network)、自己組織化マップ、ソム
ganden 2006/12/02
som

wikipedia

Labo
リンク
SOM
SOMとは自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)は，T.Kohonenにより1981年頃に発表された教師なし学習ニューラルネットワークで，入力パターン群をその類似度に応じて分類する能力を自律的に獲得していくニューラルネットワークである．n次元の入力データ群をニューロンの１次元配列にマッピングするものを１次元SOM，２次元配列にマッピングするものを２次元SOMという．SOMでは，入力データに対して，そのデータの特徴を最もよく捉えたある１つのニューロンが発火する．SOMは，入力データ間の近さが，１次元または２次元配列上で発火するニューロンの近さに反映される「トポロジー保存性」という特徴を持つ． SOMのアルゴリズム入力データがn次元実数ベクトルx=(x1,x2,...,xn)で与えられ，２次元SOMがm*m(=M)個の格子点上に配置されたニューロンを持つとする
ganden 2006/12/02
課題の参考資料に

som

Labo
リンク
http://yellow.ribbon.to/~momowiki/HDL_Wiki/index.php?PS2%A5%BD%A5%D5%A5%C8%BA%C6%B9%BD%C3%DB
ganden 2006/12/02
game

ps2

copy
リンク
- 2006年12月3日
- 2006年12月2日
- 2006年12月1日