JavaScript・再帰・トランポリン - Qiita
現状整理 JavaScript では末尾再帰最適化(PTE: Proper Tail Call) は、完全には期待できない https://kangax.github.io/compat-table/es6/ 末尾再帰による最適化 - Qiita なので再帰は注意して使わねばならない スタックオーバーフローしないことをチェック 再帰を辞めて for 文とかに何とか変換する とはいえ再帰を使いたい こともある じゃあどうするか？が本稿の目的 再帰におけるスタックオーバーフローは、末尾再帰の最適化ができる他の言語でも起こりえる(例: 末尾再帰できない場合)。じゃあ、他の言語の場合どうしているかというと、トランポリンするらしい。もちろん JavaScript でもトランポリンできる。トランポリンすると、再帰が深くなってもスタックオーバーフローしない。 処方箋 ざっくりいうと以下の処方でスタックオ
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Tech Blog
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
JPEGのDCTブロックで コンテンツ指向のトリミング
Storytelling For The Web: Integrate Storytelling in your Design Process
キャラクターの学習から，自然なアニメーション作りまで。さまざまな分野で活躍するAIの魅力を伝える「スクウェア・エニックス AIアカデミー」レポート
キャラクターの学習から，自然なアニメーション作りまで。さまざまな分野で活躍するAIの魅力を伝える「スクウェア・エニックス AIアカデミー」レポート ライター：箭本進一 スクウェア・エニックスは，2014年9月24日，「スクウェア・エニックス AIアカデミー」の締めくくりとなる第5回講演を行った。スクウェア・エニックス AIアカデミーとは，同社のテクノロジー推進部が中心となり，事前の審査で選ばれた学生30名弱に向けて，ゲームAIに関する講義を行う学習会のようなものだ。誰でも参加できるというわけではなく，参加希望者は事前に小論文を提出しなければならないのだから本格的である。 2014年7月から9月にかけ，全5回，各回3時間のカリキュラムが組まれており，講義のあとにワークショップを行うという構成となっていた。第1回の様子はこちらの記事ですでにお伝えしているので興味のある方は参照されたい。 9月2
アリの行動に学ぶ、より多くの脱出を可能にする非常出口の設計手法とは
多くの人が集まったり一定の広さを持つ部屋には、万が一の事態にも安全に脱出できる非常出口の設置が法律で定められています。効率的な避難路を確保するために非常口の周辺には障害となる物を置かないことが必要とされていますが、アリを使って特定の条件下で行われた一連の実験の結果では、非常出口の前に障害物を置いたほうが、脱出のスピードが速くなるという意外とも言える結果が明らかになりました。 Want to Get Out Alive? Follow the Ants - Issue 13: Symmetry - Nautilus http://nautil.us/issue/13/symmetry/want-to-get-out-alive-follow-the-ants これらの実験の対象となったのは、アリ科の中でも大型に分類されるキューバアリで、その生態を観察することで検証が進められました。実験を行っ
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