「ホントに白黒だった」ただの白黒写真に色の付いた線を引くだけでカラーに見える技術がスゴい→その仕組みは…？Win+D @WinD10074 @9NZ7hagej ムンカー錯視と似ている感じがしますね。 基本的に色は周りの色との対比で知覚しているので色そのものと知覚した色が違って見えやすいのです。 ちなみに↓画像の円の色そのものは全て同じ色なのですが…違って見えるでしょ？ pic.twitter.com/CNsH4VChjD
旦那が実録ウェブ漫画を描いている
私の旦那はTwitterに実録ウェブ漫画をアップしている。 そこに妻として私も登場している。しかしそれが嫌で嫌でたまらない。 旦那の漫画は毎回バズっていて、Twitter経由で仕事も増えて収入も増えた。そこは良いことだとは思う。 でも、漫画の中の私は脚色されすぎていてもはや私ではないのだ。 「世間に対してハッキリバッサリと物言いをして旦那同様、聡明で物事を深く様々な視点で見つめている」 というキャラになっているのだが、別に私はそんなキャラじゃない。 漫画の中で、旦那の考えを補強するための都合のいいキャラになっているにすぎない。 生活の中でも明らかに漫画を意識していて、 「～についてどう思う？」 と聞かれると、このやりとりをネタにするんだろうな…というのが透けて見えて嫌になる。 また、言ってもないことを描かれることがどんどん増えてきて最近ではほぼフィクションになっている。 「私を漫画に出すの
深層学習を用いて音源を分離する––LINE Research Labsが研究成果を解説
2019年7月5日、LINE株式会社が主催するAI技術者向けの勉強会「LINE AI Talk #02」が開催されました。第2回となる今回のテーマは「信号処理」。AI関連技術を活用したさまざまなサービスを開発しているLINEの取り組みだけでなく、この分野の第一人者をゲストスピーカーに招き、最新の知見を学びます。プレゼンテーション「深層学習を用いた複数マイクロホンの音源分離」に登壇したのは、LINE株式会社Research Labsに所属し、工学博士でもある戸上真人氏。深層学習を用いた音源分離の取り組みと、その仕組みを解説します。講演資料はこちら 深層学習を用いた複数マイクロホンの音源分離 戸上真人氏（以下、戸上）：それではLINEから、音の技術の研究と、この分野の動向についてお話したいと思います。 簡単に自己紹介ですが、私はLINEのResearch Labsに2018年の6月から研究員と
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話：「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”（5/5 ページ） 「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁” もともと量子コンピュータが専門である後藤さんは、シミュレーテッド分岐アルゴリズムを考案したことで「量子コンピュータとは何か」を問いかける。 「量子コンピュータには、“狭義の量子コンピュータ”と“広義の量子コンピュータ”がある。従来のコンピュータでは解けない問題を圧倒的な速度で解けるのが“狭義”で、速度はともかく量子性を用いて計算を行うのが“広義”」（後藤さん） 「量子の科学者は、『古典力学＝悪』だと考えがち。しかしSBは、従来のコンピュータでも工夫をすることで、今ある量子コンピュータよりも速く計算できることを示した。“狭義”を主張するなら、まずはこの新しい壁を越えてからにしてほしい」
機械学習・ディープラーニングの学習を入門レベルで挫折しないために - orangeitems’s diary
入門レベルで挫折しないために 初心者が無料で勉強できる良教材いろいろまとめを読み、AIを支える技術、具体的には機械学習やディープラーニングについて興味を持ったので入門記事を読み進めてみました。具体的にはChainer Tutorialです。 tutorials.chainer.org このチュートリアルは、機械学習やディープラーニングの仕組みや使い方を理解したい大学学部生以上の方に向けて書かれたオンライン学習資料です。 とはじめに書いてあったので大丈夫か‥と。 おそらく読み進められた方もいらっしゃると思うのですが、「うーんわからん」と離脱するポイントがいくつも見えましたのでまとめておきます。読み進める前に本記事を読めば離脱が防げるかもしれません。 学習を進める上で重要なポイント Chainer Tutorialの意義（全体を通して） AIを「使う」ために、ここまで詳しい数学やPython・
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話：「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”（1/5 ページ） 今、量子コンピュータの一種である「量子アニーリングマシン」で高速に解けるとされる「組合せ最適化問題」をより速く・大規模に解くべく、各社がしのぎを削っている。 米Googleと米航空宇宙局（NASA）が2015年に「従来のコンピュータより1億倍速い」と評した量子アニーラ「D-Wave」を作るカナダD-Wave Systems、量子アニーリングを模したアルゴリズムをデジタル回路上に再現する富士通と日立、光を用いて解く「コヒーレント・イジングマシン」を作るNTTの研究グループなどだ。IBMなどが作る「量子ゲート方式」の量子コンピュータを用いた組合せ最適化計算の研究も盛んだ。 各社が組合せ最適化計算に取り組むのは、これを高速に解けると交通渋
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