手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
Chainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装 - 人工知能に関する断創録
Chainerによる多層パーセプトロンの実装（2015/10/5）のつづき。今回はChainerで畳み込みニューラルネットワーク（CNN:Convolutional Neural Network）を実装した。Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1)（2015/6/26）で書いたのと同じ構造をChainerで試しただけ。タスクは前回と同じくMNIST。 今回は、MNISTデータの取得や訓練/テストの分割にscikit-learnの関数を使ってみた。 Chainerで畳み込みをするためには、訓練データの画像セットを（ミニバッチサイズ、チャンネル数、高さ、幅）の4次元テンソルに変換する必要がある（ここに書いてある）。今回はチャンネル数が1なので単純にreshapeで変形できる。 3チャンネルのカラー画像だとnumpyのtranspose()で4次元テンソルに変換できるみたい
Chainerによる多層パーセプトロンの実装 - 人工知能に関する断創録
これまでDeep LearningのアルゴリズムをTheanoで実装してきた（2015/4/29）けれど、ここらで巷で大人気のライブラリChainerにも手を出してみた。Theanoの勉強を始めたあとすぐにChainerが公開された（2015/6/9）がユーザや情報が増えるまで待っていた感じ（笑）最近はコードや実験結果などを公開してくれる人が増えてきたので非常に参考になっている。目についたものはてぶに登録しているので、興味を持った手法はがしがし勉強して追試していきたい。 Chainerのバージョンは1.3.2をベースにしている。1.3からPyCUDA/scikit-cudaを独自ライブラリのCuPyに置き換えたとのことで、以前のコードは少し修正しないと動かないようだ。その分、1.3からはインストールがシンプルになっていてとてもうれしい。1.1のころは、Chainerと直接関係ないPyCUD
Kickbox method - bottom up innovation method - intrapreneurship
The Kickbox Foundation is a community of Kickbox enthusiasts and practitioners. Here you can find Kickbox open-source material from Adobe and rready, and exchange thoughts with other members. Kickbox is a methodology in corporate innovation to activate employees and create business impact. It was invented by Mark Randall, serial entrepreneur and former VP of Creativity at Adobe. He open-sourced pa
「社員のアイデアに1000ドルを掛けられないなら、雇わない方がいい」――Adobeが提唱する「Kickbox」とは
Adobeには、イノベーターをつくるための方法があるという。その方法の名前は「Kickbox」。Kickboxは全社員を対象としたもので、2日間の研修の際に「砂糖」「カフェイン」「1000ドルのクレジットカード」が入った赤い箱が配られるという。 無料で配られる「砂糖」「カフェイン（＝スターバックスカード）」「1000ドルのクレジットカード」が入った謎の赤い箱。これは何を示すのか。Kickboxを考案したAdobeのMark Randall氏に話を聞いた。 Randall氏はスタートアップ企業からAdobeに入社。これまで数え切れないほどの失敗を繰り返し、今では失敗の達人のようになっているという。そんな彼がAdobeに入社し思ったことは「階層的で古い会社」ということ。当時のAdobeにはどんどん失敗するという社風がなかったという。 「失敗率を上げたい」――そう思ったRandall氏は、時間を
残念ながら、日本人の8割にこのビジネス書はいらない『異文化理解力』 - HONZ
まずは下の写真を見て欲しい。これは「人物を撮る」ように言われた二人の被験者が撮影した写真だ。撮影した二人のうち、一人はアメリカ人、もう一人は日本人である。どちらの写真がどちらによって撮られたものか、お分かりだろうか。 多くの人が正解を予想できたのではないかと思うが、左がアメリカ人、右が日本人によって撮影された写真である。複数の被験者に対して行われたこの実験において、アメリカ人はほとんどの場合、人物の顔がはっきり分かるようにクローズアップ写真を撮った一方で、日本人は背景まで写るように撮影し、人物が非常に小さくなる傾向にあることがわかった。 西洋の実験参加者「だけど人物の写真を撮れと言われたんだから、左のこそが人物写真だよ。右の写真は部屋の写真だ。どうして日本人は人物の写真を撮れと言われて部屋の写真を撮るんだ？」 アジアの実験参加者「左の写真は人物写真とは言えない。顔のクローズアップ写真だ。こ
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