ゲームの人工知能の中に潜む数学を順番に解説します。 （上）（下）編からなります。 （上） https://www.slideshare.net/youichiromiyake/ai-75435950 1. 　迷路とデータ構造と数学 2. 　ダンジョン自動生成のアルゴリズム 3. 　ナビゲーションAIとグラフ上の数学 4. 　位置解析システムとフィルタリング 5. 　力学系と意識の理論 6. 　シミュレーションベースと動的計画法 7. 　強化学習と格闘ゲーム 8. 　ユーティリティとキャラクターの生理と心理 9. 　知能方程式とゲームAIの本質 10.　統計学習とユーザーの癖の抽出 11. 　ランクシステムと正規分布 12. 　遺伝的アルゴリズムとキャラクターたちの進化 13. 　ニューラルネットワークとキャラクターの学習 14. 　ディープラーニングと囲碁AI 15. 　ニューロエボリュー

ゲームの人工知能の中に潜む数学を順番に解説します。 （上）（下）編からなります。 （下） https://www.slideshare.net/youichiromiyake/ai-75435715 1. 　迷路とデータ構造と数学 2. 　ダンジョン自動生成のアルゴリズム 3. 　ナビゲーションAIとグラフ上の数学 4. 　位置解析システムとフィルタリング 5. 　力学系と意識の理論 6. 　シミュレーションベースと動的計画法 7. 　強化学習と格闘ゲーム 8. 　ユーティリティとキャラクターの生理と心理 9. 　知能方程式とゲームAIの本質 10.　統計学習とユーザーの癖の抽出 11. 　ランクシステムと正規分布 12. 　遺伝的アルゴリズムとキャラクターたちの進化 13. 　ニューラルネットワークとキャラクターの学習 14. 　ディープラーニングと囲碁AI 15. 　ニューロエボリュー

巨大なジップロックのような人工子宮を使って羊の胎児を育てることに成功したと発表がありました。この技術は、いずれは人間の胎児での使用を目的としているとのこと。 An extra-uterine system to physiologically support the extreme premature lamb : Nature Communications https://www.nature.com/articles/ncomms15112 An artificial womb successfully grew baby sheep — and humans could be next - The Verge https://www.theverge.com/2017/4/25/15421734/artificial-womb-fetus-biobag-uterus-lamb-she

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久々に西堀栄三郎の「忍術でもええで」を読んだら、(自然)科学的なアプローチばかりが研究じゃないんだぞ、と大いに励まされる表に再会したので、改めてエクセルで書き写した*1。各項目の詳細については、ぜひ原著を読んでもらいたい。約40年前の本とはいえ、今なお通用するであろう新製品開発の名著です。 西堀流新製品開発―忍術でもええで 作者:西堀 栄三郎 日本規格協会 Amazon ひとくちに研究職*2といっても、4つくらいの職分がある。そこに気づかなかったり、混同したりすると、悲劇は簡単に起こる。それぞれの職分は等しく尊くて、得意な仕事に専念できたら、それは何より素晴らしい。最近の自分は、上の表でいう応用研究に専念できていて、大変嬉しい。有難い機会を頂いてるなと思います。 *1:というのも、10年くらい前にも一度、パソコンで書写したから。 *2:研究所の所員と言った方が適切か？

はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい

Time-Contrastive Networks: Self-Supervised Learning from Multi-View Observation Pierre Sermanet*, Corey Lynch*†, Jasmine Hsu, Sergey Levine Google Brain (* equal contribution, † Google Brain Residency program g.co/brainresidency) This project is part of the larger Self-Supervised Imitation Learning project. Click here for an updated version of this project. [ Paper ] [ BibTex ] [ Video ] Abstract

Nintendo Switch 2: Everything we know about the coming release

手術の間に血液を失い脳にダメージを与えてしまうことなく、ラットの頭部を別のラットの体に接合する「頭部移植」に成功したと報告されました。ポイントは、手術の間、ドナーの頭部を「生きた3体目のラットの血管」とつないでおくこととのこと。 A cross-circulated bicephalic model of head transplantation. - PubMed - NCBI https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28429535 Scientists Just Transplanted Small Rat Heads Onto Bigger Rats - Motherboard https://motherboard.vice.com/en_us/article/scientists-just-transplanted-small-rat-heads

オランダ発の微生物を使ったコンクリート技術が日本に上陸した。コンクリートと微生物を融合させてひび割れの自己修復を可能にした革新的な材料だ。技術を生み出したオランダ・デルフト工科大学のヘンドリック・ヨンカース准教授に、日経ホームビルダーが独占インタビューを実施。革新的な材料の開発経緯や、現状の技術レベルなどを聞いた。

Designers at IDEO wanted to bring artificial intelligence to the world of fonts, so they created Font Map, a quick experiment to see how machine learning can address challenges in design. Font selection is one of the most common visual choices designers make—and most fall back on old favorites, or search for a font within categories. By leveraging AI and convolutional neural networks to draw highe

Flat prior (not usually recommended); Super-vague but proper prior: normal(0, 1e6) (not usually recommended); Weakly informative prior, very weak: normal(0, 10); Generic weakly informative prior: normal(0, 1); Specific informative prior: normal(0.4, 0.2) or whatever. Sometimes this can be expressed as a scaling followed by a generic prior: theta = 0.4 + 0.2*z; z ~ normal(0, 1); The above numbers a

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自分がプログラマから起業して沢山失敗したので、同じミスをプログラマ、エンジニアの方にして欲しくないという想いから、よくある失敗をまとめました。(常に追加中) プログラマでなくても、フリーランスや起業する方に役立つでしょう。 特に技術分野の経験だけしかない人は、気をつけましょう。 技術以外の大量の会社関連の知識、実行能力、実行する時間、経験が必要になります。 従業員との最も大きな違いはリスクかと思います。 従業員は金銭的なマイナスリスクは非常に少ないですが、フリーランスや取締役は数百万円以上のリスク負うことが非常に多いので、リスクヘッジを

Updated 2x: Nehalem through Kaby all remotely and locally hackable Every Intel platform from Nehalem to Kaby Lake has a remotely exploitable security hole. SemiAccurate has been begging Intel to fix this issue for literally years and it looks like they finally listened. Updated May 1, 2017 @ 3:35pm: Intel just confirmed it, but not to SemiAccurate. You can read their advisory here. Updated May 2,

Designing the right file architecture is not straightforward in Machine Learning. After struggling on that question for a few projects of my owns, I started to discover simple patterns that cover most of the use cases I stumbled upon when reading code or coding my own stuff. This article is about sharing those discoveries with you. Disclaimer: This article is more a proposal than a definitive guid

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