thepointspreadfunctionってどう訳せばいいですか？点拡がり関数でいいんでしょうか？またどういった意味でしょうか？ -... - Yahoo!知恵袋
点拡がり関数、点広がり関数、点拡散関数、点像分布関数、などあります。 それぞれ検索してみて納得いくものを選んでください。 簡単にいえば、点光源がボケて周囲に強度がにじみ出して見える場合の強度分布を関数として捕らえたものです。 例えば2次元で、 g(x,y;X,Y)： PSF（point spread function）。点光源(X,Y)がボケてその周辺のある点(x,y)での強度がg(x,y;X,Y)と観測される。 基本的にはg(x,y;X,Y):=g(x-X,y-Y)と書ける。関数形は既知（あるいは仮定して使う）。 F(X,Y)： 光源分布、或いはボケる前の鮮明な像 f(x,y)： 目に見えるボケた像 とすると、 f(x,y)=∫g(x,y;X,Y)F(X,Y)dXdY=∫g(x-X,y-Y)F(X,Y)dXdY という構造が予想される。観測したf(x,y)に対して、上の積分を逆に解いてF
DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
とあーる研究Weblog(避難所) - livedoor Blog（ブログ）
台風来てますねー(←相変わらずワクワクするタイプ) そういえばピッツバーグを発つ前日は強風でした。 あちこちで木が折れるぐらいの強さ。 いつも準備が後手に回る私は出発前日の夜というのに、まだ部屋の後片付け(粗大ごみ搬出)中。 あと3往復ぐらいすれば終了、そこからスーツケースのパッキングして12時には終わるかな？と思ってたらいきなり停電。 こういうときに限って・・・待てど暮らせど復帰しない（ノД｀、） いつもはすぐに動く自家発電による予備電源も今日に限って起動に失敗し、アパート中真っ暗のまま。 都合の悪いことに、懐中電灯は今朝知り合い宅に貰われていったばかり(笑) しょうがないので、ノートPCのディスプレイの明かりを頼りに外へ。他の住人も携帯電話のディスプレイ明かりを頼りにゾロゾロと外へ。 情報を交換したところ、どうやら木が電線に倒れ掛かっている模様で、あたり数ブロックまと
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか？ ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。
柔らかな情報処理のための統計的手法の応用に関する研究 A STUDY ON APPLICATIONS OF STATISTICAL METHODS TO FLEXIBLE INFORMATION PROCESSING
次へ: Synopsis 柔らかな情報処理のための統計的手法の応用に関する研究 A STUDY ON APPLICATIONS OF STATISTICAL METHODS TO FLEXIBLE INFORMATION PROCESSING 栗田 多喜夫 Takio KURITA visitors since Jul. 19, 2002. Synopsis 序論 多変量データ解析の理論 はじめに 記号と定義 数量化法の非線形への拡張 数量化１類とその非線形への拡張 数量化２類とその非線形への拡張 非線形の数量化２類と数量化３類の関係 交差係数行列の固有値問題 数量化４類との関係 距離について 多変量データ解析手法の非線形への拡張 非線形重回帰分析 非線形判別分析 非線形正準相関分析 線形近似としての線形データ解析手法 条件つき確率の線形近似 近似としての重回帰分析および数量化１類 近似
１１００人の前でプレゼン - Vox
人前で話すのが苦手だ。 結婚式のあいさつなどは、ずっと断り続けていた。 大勢の人を前にすると、極度に緊張してしまうのだ。そんな自分が、1,000人以上の前でプレゼンをすることとなったのだ。プレゼンすると決まってからが大変だった。 話し方のセミナーを受講してみたが、一朝一夕には話し方がうまくなる筈はない。 話の方が駄目なら、せめてプレゼン資料くらいは見栄えのするものを作ろう。で、先週、1,100人の前でプレゼンをしてきた。 一世一代の大勝負だった訳だが、なんとか無難に乗り切ることができた。 話し方は全然駄目だったのだろうが、プレゼンのスライドだけは、色々な方からお褒めをいただいた。 数十人を前にしたプレゼンであれば、今までに何度か経験したことはある。 もちろん、毎回緊張しまくる。 一番ショックなのが、プレゼンを開始してから5分もしないうちに爆睡モードに入られる方が何人もいること。 当時作っ
自然言語処理テキストマイニング情報検索 業界で有名な研究室、研究者 : 研究開発
自然言語処理＋知能システム系の勉強をしたいなら、 このあたりに行くといいでしょう。 東京工業大学 奥村研究室 平成15年度未踏開発ソフトウェア創造事業blogページの自動収集と監視に基づくテキストマイニング http://shooti.jp/ に繋がるわけです 東大のコミュニティではよく「石塚研」「中川研」「辻井研」という言葉を聞きます。 石塚研究室 石塚研は知能システムを応用したアプリケーションの開発などに興味があるようです 中川研究室 機械学習勉強会やっています 辻井研究室そのメンバーでは 岡野原大輔 氏は、 この岡野原氏です。 国立情報学研究所 NIIには、国内の、特に情報検索系の研究者の3分の1はいるらしいです。 大向一輝氏はコンテンツ、インタフェースレベルの研究者ですが.... 株式会社グルコース という会社も経営しています 筑波大学 宇津呂研究室 紹介の中にははっきり書いていな
「ダビング5でもタイムシフトでも製作者への還元は必要」 -JVAが補償金への基本的な考え方を表明
社団法人日本映像ソフト協会(JVA)は17日、私的録音録画補償金に関する問題について、「タイムシフト目的でも製作者へのフィードバックは必要」など、同協会の基本的な考え方を発表した。 私的録音録画補償金制度に関しては、制度の維持と適用機器の拡大を求める著作権権利者と機器メーカーが対立。「ダビング10」の開始日時が確定できない要因にもなっている。既報の通り、17日には文部科学省と経済産業省が補償金制度の対象にBlu-ray Discを加えることで合意。ダビング10の実施に向け、省庁による働きかけが活発化している。 JVAが17日に発表したものは、こうした最新の動きに対してのコメントではなく、あくまで同協会の補償金に関する基本的な考え方を示したものになっている。 ■ タイムシフト目的でもフィードバックは必要 テレビなどで放送される映画について同協会は、「タイムシフト目的での録画など、一定
やるおで学ぶ書籍責任販売制（その１） - 60坪書店日記
「やるおで学ぶ」方式を１回やってみたかった。文章と絵はどちらがより伝わるか等々。非常に極端な例かつ色々端折りましたが、大筋は合っていると思います。 その１で今の販売方法をざっくりおさらいし、その２で責任販売制の話になります。日販のSCM銘柄やTSUTAYAの思惑、責任販売制の今後の動向などに触れる予定。時間が出来たらまじめな文章のエントリーを書くかもしれません。肝心のその２の更新は来週末になるかと思います。 だめだAA崩れるし、収まらないorz 【従来の販売方式】 ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; :::::......／|￣|￣
Visual Attention Home Page
Bottom-Up Visual Attention Home Page We are developing a neuromorphic model that simulates which elements of a visual scene are likely to attract the attention of human observers. Given an image or video sequence, the model computes a saliency map, which topographically encodes for conspicuity (or ``saliency'') at every location in the visual input. The model predicts human performance on a number
はてな村の地図『HatenarMaps』を公開しました - kaisehのブログ
『はてな村』のアナロジーを本当に地図にできたら面白いだろうなと思って、週末を潰して作ってみました。TopHatenarが蓄積しているDBを一部活用したサービスになっています。 Blogopolis このサービスを簡単に説明すると、はてなダイアリーのユーザに、獲得ブクマ数に応じた領土面積を割り当て、さらに似た者同士の領土を隣接させるという試みです。 地図の全体を見渡すことで、はてダの大まかなトレンドを掴むこともできるし、スケールを拡大していけば個別記事に到達することもできます。さらに、Google Mapsで検索するような感覚ではてなidやキーワードを入力して地図を探索したり、「去年と今年で勢力図がどう変わったか」を調べることもできます。 HatenarMapsはTopHatenarと同様、Javaで開発しました。フレームワーク構成もTopHatenarと一緒で、Cubby+Mayaa+S2
pooneilの脳科学論文コメント: Saliencyと眼球運動 アーカイブ
視野の中にどれだけ注意を惹くものがあるか、という視野のボトムアップの特性であるsaliency(顕著性)が眼球運動による視野探索に関してどのくらい影響を及ぼすか、という計算論的な仕事があります。そのへんをフォローしてます。 ■ 総説「視覚サリエンスは脳のどこで、どのように計算されるか？」を出版しました 昨年書いていた総説論文が英国王立協会フィロソフィカル・トランザクションズ誌でオンラインアクセス可能になりました。オープンアクセスですので購読していなくても読むことができます。 Review article: "How is visual salience computed in the brain? Insights from behaviour, neurobiology and modelling." Richard Veale, Ziad M. Hafed, Masatoshi Yos
iPhoneがなぜそれほどまでに「革命的」なのか
iPhoneに関しては、まだ誤解している人も多いようなので、念のために解説しておくと、iPhoneがこれほどまでに通信業界で注目されているのは、マルチタッチのUIを採用しているからでも、NextStepの血を引く最先端のiPhoneOSを積んでいるからでもない。NTTドコモなどの旧来型の通信キャリアからみれば「単なるデバイスの調達先」でしかなかったデバイスメーカーがキャリアのビジネスに口も手も出している点にある。 私がAppleとAT&Tの提携発表で一番驚かされたのは、その料金体系であった。パソコン並にネットワークを使うiPhone向けの使い放題プラン（日本の「パケ放題」に相当する部分、ただし容量制限は一切ない）が月々わずか２０ドルというのは、本当に破壊的な価格である。この価格故にiPhoneは非常に魅力的なデバイスとなっているし、これだけ普及している。もちろん、それを実現するためにAT&
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Download: delicious_mates.py On the social bookmarking site del.icio.us, you can add other users to your network to see their recent bookmarks aggregated on one page. There are two kinds of people in my network: 1. Friends and 2. Users I don’t know personally, but who regularly post interesting links. People who bookmark the same things that I bookmark are likely to have similar interests and are
GPS位置情報の利用例 - Scrapcode@はてなダイアリー
2008年05月31日の「Kansai.pm 第9回ミーティング」のLTで発表した内容です。 このダムの写真は、位置情報が付いたものなのですが…はてなダイアリーに投稿したときにExifデータが削除されていなければいいのだけど。ダムは京都・宇治川沿いにある「天ケ瀬ダム」です。 本文は長くなるので「続き」に記述します。 auの携帯電話では、写真を撮る時にGPSで位置情報を取得して、その位置情報を写真にExifデータとして埋め込むことができます。他のキャリアの携帯では写真に位置情報を埋め込むことはできなかったと思いますが、最近はどうなっているのか知りません。 今回は、写真から位置情報を取り出して、GoogleマップのURLを作ってみます。また、位置情報からだいたいの住所を検索してみます。 写真に埋め込んだ位置情報をPerlで取り出すのに、Image::ExifToolというモジュールのImage
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Saliency map - Scholarpedia
木村昭悟： 研究テーマ：動的ベイジアンネットワークを用いた顕著度の確率モデル
痛快！サポートベクトルマシン -古くて新しいパターン認識手法- | CiNii Research
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