画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ!と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ?」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
What is an Algorithm?An algorithm is a set of rules that takes in one or more inputs, then performs inner calculations and data manipulations and returns an output or a set of outputs. In short, algorithms make life easy. From complex data manipulations and hashes, to simple arithmetic, algorithms follow a set of steps to produce a useful result. One example of an algorithm would be a simple funct
私の大好きな数学者の名言で、「音楽は感性の数学であり、数学は理性の音楽である」という言葉があります。 数を原理とするピタゴラス教団がピタゴラス音律を作り出し、そこから純正律という整数比率によるハーモニーを重視した音律が作られたことからも、音楽と数学の関係性は深いと言えるでしょう。 しかし、 実際に数学を多少わかって、音楽を多少嗜んでいる方であれば、音楽で使われる様々な単位への違和感を感じたことがあるのではないでしょうか。 とにかく既存の音楽理論や音楽文化が、「12音種」「7幹音」「5線譜」「1から数える」すべてが噛み合っていない感じがすごい。この噛み合ってない上で究極の覚えゲーを重ねがけして理論作り上げてんのヤバい。 — じーくどらむす/岩本翔 (@geekdrums) July 12, 2020 音楽を取り巻く数への違和感まずこの「12音階」(ド~シまで、#、♭も含めた1オクターブ以内の
Q.なぜ分散は、単純な差(偏差の絶対値)ではなく、差の2乗を計算するのか? A.分散を最も小さくする点が平均値だから。(単純な差を最も小さくする点は中央値となる。) “分散”というキーワードは統計学の基礎中の基礎であり、どんな教科書にも“平均”の次くらいに載っていることがらです。 しかしながら、いきなり登場する“分散”の意味が分からず、統計学の入り口で挫折する人は少なくありません。 偏差の2乗の平均、つまり、各値と平均との差の2乗の平均を分散といい、 分散の平方根の正の方を標準偏差という。 統計で、ちらばりを表すものとして、標準偏差や分散が多く用いられる。 -- 高校の教科書(啓林館)より. 教科書にはこのように書かれているのですが、これで分かった気になるでしょうか。 ・なぜ、差の2乗を計算するのか? ・差そのものであってはいけないのか? ・なぜ、分散と標準偏差の2種類があるのか? 最後の
はじめに 以前, こちらに本記事の評価指標編を書きました. 今回は, 同様の問題が推薦アルゴリズムの学習時にも発生し得ることを指摘し, その解決方法について議論します. 評価指標編を読んでいただいている方は, 重複する内容も多いのですんなり読んでいただけると思います. 目次 はじめに 目次 Toy Example 推薦アルゴリズムの定式化 Naive Lossに存在するBias UnbiasedなLossの構築 Propensity Matrix Factorization 簡易実験 実験設定 実験結果 さいごに 参考 Toy Example 問題のイメージを持っていただくために, 評価指標編と同様の例を載せておきます. 今, Horror Lovers・Romance Loversというユーザー属性とHorror・Rommance・Dramaという3つのジャンルのみが存在するシンプルな映
Henri Poincaré defined mathematics as "the art of giving the same name to different things." Felix Klein proposed investigating the properties of figures on a manifold that remain unchanged under all transformations of a given group. This document discusses brief quotes from Henri Poincaré and F. Klein that define mathematics and the goal of studying transformation groups and invariant properties
あなたは円周率を何桁言えますか。3.14159…という、あの数字です。 円周率の小数部分は無限に続き、循環することもありません。 古来より、数学者は円周率の値を様々な幾何学的な近似や公式を用いて計算してきました。 その桁数は計算機の発明により飛躍的に伸び、収束の速い公式の発見や効率の良いアルゴリズムの発明などによって加速してきました *1。 5年前、私がまだ学生だった頃、円周率1億桁の計算に挑んだことがありました。 私にとって高精度計算の初めての挑戦で、様々な試行錯誤で苦労したのをよく覚えています。 itchyny.hatenablog.com 2017年現在、円周率計算の世界記録は22兆桁です。 円周率計算の歴史をご覧いただくとよく分かると思いますが、近年の円周率計算の世界記録からは次のような特徴が読み取れます。 2002年に1兆を超え、最新の記録 (2016年) は22兆桁 (10進数
まぁたしかにそうなんですが,定義の背景には,そう定義すれば都合の良い理由があるはずなんですよね. ということで,この\(e\)の定義について今日は見ていきましょう. eがよく出てくる所 さて,eがよく出てくるところってどこでしょうか? そうです,微分ですね. 微分方程式を解いていると,必ずと行っていいほど\(e\)が出てきます. しかも,理系の方ならおなじみ,\(e\)には,指数関数\(e^x\)を微分した結果は,\(e^x\)とという素晴らしい性質があります. また,底を\(e\)とする対数関数\(log(x)\)の微分は\(\frac{1}{x}\)ととてもきれいになりますね. さて,これって,本当にたまたま\(e^x\)や\(log(x)\)を微分した結果こうなったのでしょうか? いや,きれいになるように自然対数\(e\)を定義したと考えるほうが自然じゃないでしょうか? ということで
ニコニコ動画に「【マリオメーカー】クリアに20万年ほどかかる一画面をつくってみた」という動画が投稿され、マリオメーカー学会に衝撃が走っています。最遅クリア部門・1画面条件下では現時点で最長記録となっているそうです。誰がクリアするんだ。 投稿者であるつめきすとさんは、マリオメーカー学会に「最遅クリア」というジャンルを取り入れた問題作「【マリオメーカー】クリアに14年ほどかかる一画面をつくってみた」を2016年12月に投稿。マリオメーカー学会によるこれまでの研究結果や、詰将棋などから着想を得たもので、この段階で既に数千年レベルまでクリア時間を伸ばせる可能性について言及していました。それがまさか20万年にまで伸びるなんて……。 今回発表された「20万年かかるステージ」は右端に配置された19個の氷ブロックをボム兵の爆発で破壊していくことでクリアが可能となるステージとなっています。しかしそこまでの道
絶対わすれるでしょ. 三角関数の加法定理は,文系でも理系でも,誰しもが高校で習うんですが,意外と図形的な意味を理解してる人って少ないんです. ということで,今回はこの,加法定理を折り紙を使って理解してみましょう. 折り紙を使った証明 例えば,下にこんな折り紙があると考えます. これを,真ん中あたりで折ってみましょう. すると,以下のようになりますね. ここではわかりやすいように,表と裏が違う色の折り紙を使っています. 折り目の長さが1だったとして考えてみましょう. この青い部分の三角形だけ抜き出して考えてみましょう. 以下の図のように,折った角度が角\(\alpha\)だとすると,青い三角形の各辺の長さは以下のようになりますね. 今は,青い部分の三角形だけを抜き出したので,元の場所に戻してあげます. 以下の図に示す場所を角\(\beta\)とします. 小学校で,「三角形の3つの角の和は18
blog.esuteru.com 読みました。今回は以前のコンプガチャの問題に比べるとイージーな問題だと思いました。 doryokujin.hatenablog.jp 私はグラブル,というかこの手のゲームをやったことが無いので問題を簡易的なものに置き換えて考察していきます。実際のケースには今回の考察を参考に考えてみてください。さて,今回の騒動の「アンチラ」の出現確率についての噂: 「アンチラ」の出現確率って他に比べてめちゃくちゃ低いのでは? 「アンチラ」の出現確率がアップするとどれだけ試行回数が経るのか? について簡単に検証してみます。以下は引用した2252回の試行におけるSSRキャラの出現回数をまとめたもののようです。 引用元:【悲報】『グラブル』の申年限定キャラを手に入れるためガチャを2522連(75万6000円)回したツイッター民をご覧ください : はちま起稿 1. 「アンチラ」の出
目次 1. 『コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について-』 2. 『「数学的ゲームデザイン」というアプローチ』 3. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その1-』 4. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その2-』 目的 コンプガチャのコンプに必要な回数を求める問題は「The Coupon Collector's Problem」と呼ばれる数学モデルの枠組みに沿った美しい問題である事を述べ,いくつかの有用な結果を示す。 ※ あくまで個人研究のつもりで書いたので,色々不備があるかもしれません。その際は一言頂けると助かります。 定義 コンプガチャ問題を Coupon Collector's Problem に準じた形で書くと以下の様になる: 「全部で n 種類のアイテムがあって,1つのガチャの中にアイテムが1つ入って
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く