改良版「主体性構造モデル」を公開しました。 https://www.slideshare.net/satoshiido9/ss-78801133Read less
ゲームの面白さを解明する ―構造化IRFモデルと自動ゲームデザインの未来―
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フーリエ変換を用いたテクスチャ解像度推定とその応用
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利
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デジタルゲームにおける�人工知能のワークフローと導入フロー
