MATLABでパーティクルフィルタ - 粗大メモ置き場
流石に適当に書きすぎたか この辺の分野はどの専門を土台にするかでかなり説明などが変わってきます。 私は制御＆ロボティクスが半々くらい。EKFやベイズの定理などはすでにMasterしているものとします。 （ていうか説明しない） 基礎は確率ロボティクスで勉強しよう。 確率ロボティクス (プレミアムブックス版) 作者: Sebastian Thrun,Wolfram Burgard,Dieter Fox,上田隆一出版社/メーカー: マイナビ出版発売日: 2016/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログ (1件) を見る ちなみに英語版のドラフトは以下のURLに落ちています。 https://docs.ufpr.br/~danielsantos/ProbabilisticRobotics.pdf 書籍版と比べましたが書籍版の方が洗練されてますね。英語読むの辛いし。 パーティクルフィルタと
matplotlib グラフの設定 - Remrinのpython攻略日記
matplotlibのグラフの設定について 日本語の表示 日本語を表示する場合は、表示するごとにfontproperties = fpをセットする。 from matplotlib.font_manager import FontProperties fp = FontProperties(fname='C:\WINDOWS\Fonts\msgothic.ttc', size=14) plt.title("折れ線グラフ", fontproperties=fp) グラフのタイトル plt.title(str, loc='center') ・表示位置 loc='center' 中央。デフォルト loc='left' 左寄せ loc='right' 右寄せ 表示範囲(変域) ・両軸の表示範囲の取得 xmin, xmax, ymin, ymax = plt.axis() ・両軸の表示範囲の設定 p
PyTorch (12) Generative Adversarial Networks (MNIST) - 人工知能に関する断創録
前回（2018/2/28）の最後で次はConditional VAEだと言っていたけど思いっきり無視して (^^;) 今回はGenerative Adversarial Networks (GAN) やろう。いくつかのデータセットで実験しようと思っているけど今回は最初ということでMNISTから。 今回の実装は正確に言うとGeneratorとDiscriminatorに畳み込みニューラルネットを使っているので DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks） と呼ばれるGANにあたる。論文の設定とは微妙に違うところあるけど。 180303-gan-mnist.ipynb - Google ドライブ まずはいつものimportから。 import os import pickle import numpy as np impor
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