Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1) - 人工知能に関する断創録
Theanoによる多層パーセプトロンの実装（2015/6/18）のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN, ConvNet）を実装してみる。 CNNは人間の視覚野を参考にした手法であり、画像認識に特化したDeep Learningアルゴリズムである。ImageNetの物体認識コンテストでぶっちぎりの成果を上げた手法はさまざまな工夫があるもののこのCNNをベースにしている。 本当は一般物体認識の実験をやりたいところだけどお楽しみは後に残しておいて、まずはMNISTの手書き数字認識を追試して感触をつかみたい。 ソースコード全体はここに置いた。 畳み込みニューラルネットワーク まず今回実装する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構成を図でまとめてみた（Deep Lear
Pythonで音声信号処理 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2011/1/1）の1つに音声認識技術の深耕というのを立ててます。いきなり音声認識をやるのは知識不足でかなり大変だということが分かったので、まずは音声のいろんな性質や信号処理の技術を一つ一つ試しながら習得していくことにしました。 音声信号処理ではよくMatlabが使われるようなのですが、 Matlabは高くて買えない（フリーのOctaveってのもあります） すでに使っているPython、Rと文法が似ていて混乱する というわけでMatlabはやめてPythonを使います。SciPyにフーリエ変換の機能があったのでたぶん同じようなことができるでしょう。Pythonのいろんな音声関係のライブラリなんかも紹介できればと思います。 当面の目標は、簡単な類似楽曲検索システムを作ることです。その後は、いろんなツール（HTKなど）を駆使して音声認識システムを作りたいと思ってます。 このページは
ライフゲームの世界 - 人工知能に関する断創録
ニコニコ動画の複雑系コミュニティの発起人のはむくんがライフゲームの世界というとても面白い動画を投稿されています。Twitterでは何度かツイートしてたけど完結したのでブログでも紹介させていただきます。 ライフゲームの世界1 John Horton Conwayが提案したライフゲーム（Conway's Game of Life）の基本的なルールを解説しています。また頻繁に現れる4種の物体（ブロック、蜂の巣、ブリンカー、グライダー）を紹介しています。最後の作品紹介は、P416 60P5H2V0 gunというすさまじいパターンが出てきます。グライダー銃から発射したグライダーたちが滑走路を通ります。グライダーの集合先では、発射された複数のグライダーが合体して宇宙船が組み立てられます。 ライフゲームの世界2 いろんな振動子（パルサー、タンブラー、銀河）が鑑賞できます。作品紹介では大量の振動子が勢揃い
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