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納会 (4)

本日(2015年12月29日)は、守口本社(大阪)にて納会です。15時からの予定ではありますが、それどころではないという話もあり、私はひとり横浜に残ることにいたしました。

それでは、みなさまにとりまして、来年は(も)良い年となりますように!正月が明けましたら、適当にBLOGを再開いたします。
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バーチャル・リアリティ(VR)元年

2015年12月25日、NHK朝7時のニュースで、バーチャル・リアリティ(VR)がブームであると取り上げられていました。

どれどれとみてみると、360度映像を、スマホのHMD(というのかな?)で見る、というヤツでした。

これまでやってきた人から見ると、な~んだ、と思われそうですね。私も初めはそうだったんですが、よくよく考えてみると、最初にスマホを使えると思いついた人は、偉いです。スマホを世に出したのは(おそらく)ジョブスですが、彼もこのような使い方がされるとは、発表当時は思いつかなかったのではないでしょうか。YouTubeの彼のプレゼンを見ても、これには言及していない(はず)。

それから、360度映像。これを実写で手軽に作れるようになったのは、最近のことですね。なので、確かに以前とは形態が違うわけです。ちなみに、通常の360度映像は単眼ですが、ステレオアイ・関谷隆司さんの技術を入れると、これが3D(立体)となります。

同ニュースによると、2016年は「VR元年」だそうです。3Dの件もありますから、「XX元年」というのは、あまり縁起がよくないですが...

確率的最適化

先日の京都での某会議、鈴木大慈先生(東工大)の話が面白かったです。タイトルは、"Bayes method for low rank tensor estimation"。もちろん難しくて、まるでわからなかったのですが、テンソルの分解の話です。

テンソルの分解については、少し前に、NTF(non-negative tensor factorization)と言うのを調べたことがあります。関連する記事はこちら(↓)。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1401.html

違う話でも、同じような技術が使われていれば、習得の効率がよいと思われますが...う~ん。難易度によりますね。

ところで、この方は、最近本を書かれていますね。講談社からの「確率的最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」です。地元の、理工系の蔵書がかなりある本屋さんを覗いてみましたが、残念ながら在庫はありませんでした。もちろん機械学習系なので、初版には要注意?

つんく♂の再起

朝日新聞2015年12月22日朝刊23ページに、「つんく♂の再起」という記事が掲載されていました。これは第1回で、5回連載です。

今年の近畿大学での入学式の件は、FBで知りました。彼の歌を聴いたことはありません。でも、音楽は18~19世紀のピアノ曲と1970年代プログレしか聴かない私にも、モー娘。の「LOVEマシーン」は、耳に心地よく響いた。何年も前の正月に放送されていた、GACKTと組んだクイズ番組、これも記憶に鮮明です。要するに、才能があることに疑いはありません。

そういう人が、最も大切なものを失ってしまったとき、その後の人生をどのように送るのか。この連載を読みながら、考えたいと思います。月並みな言葉ですが、頑張ってほしいです。

三次元映像のフォーラム (9)

「三次元映像のフォーラム」は、本日(2015年12月22日)開催されます。ぜひご参加のほどをよろしくお願いいたします。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
三次元映像のフォーラム 第114回研究会 最先端海洋技術とその応用

日時:2015年12月22日(火)14:30~18:30
会場: 国立大学法人 東京海洋大学、越中島キャンパス、越中島会館2階セミナー室4
住所:〒135-8533 東京都江東区越中島2-1-6
電話:03-5245-7414
交通:JR線京葉線・武蔵野線 越中島駅(各駅停車のみ)から徒歩約2分
    地下鉄東西線・大江戸線 門前仲町駅から徒歩約10分
    地下鉄有楽町線・大江戸線 月島駅から徒歩約10分
地図:www.kaiyodai.ac.jp/info/37/39.html の地図の14が「越中島会館」です。
URL:http://www.e.kaiyodai.ac.jp
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
【プログラム】
14:30 ~ 15:30 学内見学 「東京海洋大学と明治丸の紹介」
 本多健二(東京海洋大学 海洋工学部 海事システム工学科)
15:30 ~ 16:15 講演 ① 「海中ロボットにおける音響測位システムに関する研究」
 高 秀晶(東京海洋大学OB)
16:15 ~ 16:45 休憩
16:45 ~ 17:30 講演 ②「ディジタルフロー解析に基づく画像解析に関する研究」
 本多健二(東京海洋大学 海洋工学部 海事システム工学科)
17:30 ~ 18:30 講演 ③ 「360度3Dの映像制作について」
 関谷隆司(㈱ステレオアイ 代表取締役)
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FIFAクラブワールドカップ (2)

FIFAクラブ世界一選手権、2015年の結末は、3-0で、バルセロナがリバープレートを下しました!

と言っても、実は所用があり、リアルタイムで観られませんでした。これから録画で見ます...

準決勝のバルセロナ対広州恒大、横浜でやるとは知らず、ちょうど試合前に新横浜駅で新幹線から横浜線に乗り換えたとき、人の山でビックリしました。観た人はうらやましい。

FIFAクラブワールドカップ

FIFAのクラブ世界一選手権、紆余曲折の末、現在(2015年)はなんと、7チームの参加です。誰もが観たいのは、もちろん欧州対南米ですが、いろいろな思惑が合体し、いまのシステムになったのだと思われます。

準決勝のひとつ、リバープレート対サンフレッチェ広島。昔は、南米No.1チームが、日本のひとつのチームと対戦するというのは、ちょっと考えられなかったのですが、いまは普通です。時代は変わった、というか、日本は強くなりました。結果は妥当ですが、なかなか頑張っていた。

ところで、サンフレッチェ広島と言えば、バルセロナでの経験(↓)。いまだに謎のできごとです。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1332.html

三次元映像のフォーラム (8)

次回の「三次元映像のフォーラム」は、2015年12月22日に開催されます。講演者のひとり、関谷さんは私がお誘いしたので、私も参加いたします。ちなみに私は、今年から本フォーラムの監査となりました(そんな歳になったということです)。

プログラムは以下のとおりです(会員へのメール案内から抜粋)。ぜひ奮ってご参加ください!

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三次元映像のフォーラム 第114回研究会 最先端海洋技術とその応用

日時:2015年12月22日(火)14:30~18:30
会場: 国立大学法人 東京海洋大学、越中島キャンパス、越中島会館2階セミナー室4
住所:〒135-8533 東京都江東区越中島2-1-6
電話:03-5245-7414
交通:JR線京葉線・武蔵野線 越中島駅(各駅停車のみ)から徒歩約2分
    地下鉄東西線・大江戸線 門前仲町駅から徒歩約10分
    地下鉄有楽町線・大江戸線 月島駅から徒歩約10分
地図:www.kaiyodai.ac.jp/info/37/39.html の地図の14が「越中島会館」です。
URL:http://www.e.kaiyodai.ac.jp
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【プログラム】
14:30 ~ 15:30 学内見学 「東京海洋大学と明治丸の紹介」
 本多健二(東京海洋大学 海洋工学部 海事システム工学科)
15:30 ~ 16:15 講演 ① 「海中ロボットにおける音響測位システムに関する研究」
 高 秀晶(東京海洋大学OB)
16:15 ~ 16:45 休憩
16:45 ~ 17:30 講演 ②「ディジタルフロー解析に基づく画像解析に関する研究」
 本多健二(東京海洋大学 海洋工学部 海事システム工学科)
17:30 ~ 18:30 講演 ③ 「360度3Dの映像制作について」
 関谷隆司(㈱ステレオアイ 代表取締役)
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LASSO

京都の某会議では、'LASSO'が主役ですね。一般的な機械学習系では、Deep Learning(DL)ばかりが注目されますが、こちらでは違います。場所が変われば、主役も変わる?

LASSOとは、'Least Absolute Shrinkage and Selection Operator'、の略です。つまりはL1正則。専門的なことは省きます(書けません)。

L1正則にすると、結果的にスパース(sparse)になるので、これがいま注目されている、というわけですね。スパースになる理由はわかります。角が解になりますから。

LASSOは、1996年に提唱されたと言われていますが、当時は注目されたのでしょうか。PRMLは2006年ですが、ここにも簡単に触れられているだけです(2ページにわたって少しだけ、でも図が解りやすい)。なので、注目されてきたのは、ここ10年なのでしょうね。データの高次元化が理由のひとつと思います。

これまでよく使われてきた、二乗和(L2)を正則項とするものは、絶対値をとらなくてもいいとか、微分すると一次になるのでよいとか、いろいろと言われていますが、まさか、L1に置き換えられようとは(まだ決まっていないが)、思いもよらなかったのではないでしょうか。

技術の流れって、不思議です。簡単な式であるにも関わらず、ある特性に注目されて(最初に注目した人は偉い)、急にはやり出す。

Mathematica (8)

先日(2015年12月11日)、'Wolfram コンファレンス 2015'に参加してきました。理研(和光)にて。

Mathematica 10を購入して、ほぼ一年になりますが、まだ初心者です。でも、さまざまな局面で数理モデリングに使っていて、重宝しています。特に、可視化の機能がお気に入り。このセンスはなかなか真似できない。

次の日、'Mathematica研究会'があり、私は本会(順天堂大)は参加できなかったのですが、そのあとの忘年会(御茶ノ水界隈)に出向きました。みなさん、もちろんMathematicaのヘビーユーザです。9名の参加でした。

Matlabとの比較がよくなされます。私が確かめたわけではないのですが、世界で見ると、MathematicaとMatlabのユーザ数は拮抗しているとのことですが、日本では断然Matlabが多い。これはなぜかということで、いろいろと議論したのですが、結局のところ、文化論となりました。

京都散策 (4)

本日(2015年12月14日)から数日間、京都におります。とある会議に参加します。タイトルは「散策」と付いていますが、以前の記事とまとめたいのが理由であって、「散策」はいたしません。

では、なんの会議かって?それはヒミツです。新ネタであります。

じゃあ、書くなって?それもそうですが、書くネタがないもので...

Tahiti (2)

来年(2016年)のGW、すでにイタリア行きチケットを押さえたというのに、連れがそのあと(の更にあと?)の旅行を企画しだした...

なんでも、行先は、タヒチ(Tahiti)が希望だそうです。理由は割愛。

ところで、タヒチと言えば、フランス人の知人Tが住んでいます。そのときの記事はこちら(↓)。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-547.html

というわけで、彼にメールで連絡してみました。すぐに返事をくれて、いろいろと詳しい情報をもらいました。ところで、いつ行くのだろうか?

ベイズ推定と最尤推定の違い

ベイズ推定と最尤推定、どのように違うのでしょうか?私の理解は以下です。

まず最尤推定。これは要するに、分布パラメタθの点推定です。背景にある考えは、「データx1:nは確率が最も高いから観測された」、ということです(尤度をパラメタθで微分、ゼロとおいて解く)。これをθMLEとすると、予測分布は

p(xn+1) = p(xn+1|x1:n,θMLE) --- (1)

と書けます。然るにベイズ推定では、θの事後分布を求めます(ベイズの定理で求める)。これを、p(θ|x1:n)とすれば、予測分布は、

p(xn+1) = ∫p(xn+1|x1:n,θ)p(θ|x1:n)dθ --- (2)

と書けます。式(1)(2)を比べてみたら、明らかに、式(2)のほうが予測性能は高いですよね。

ベイズでは、事前分布の恣意性ということに焦点が当たってしまいがちですが、そうではなく、予測分布を確率的に計算するためには、それが必要なわけです。予測分布まで考えて、初めてベイズ推定の優位性が分かるのだと思います。

Dirichlet Process

クラスタリングにおいて、通常はクラスタ数を事前に決める必要があります。例えば、混合正規分布における、クラスタ数K。

でも、これって、事前に決めたくない場合がありますね。前もってはよくわからない場合です。実際のところ、そのほうが多いかも。

このとき、'Dirichlet process'というのが使えます。これはPRMLには載っていなくて、Murphyの"Machine Learning (2012)"などに記載されています。私のほかの蔵書にも、載っていました。

しかし、これがよくわからない。なんとなくわかった気になっても、またわからなくなる...'Chinese restaurant process'とはなんぞや?

ところで、佐藤一誠先生の、「トピックモデルによる統計的潜在意味解析(2015)」にも、Dirichlet processについての言及がありました。'3.9 モデル選択'、のところです。しかるに、「数学的に高度な説明が必要であるため本書では割愛する」とのことでした。本書は十分に数学的に高度ですが、その著者が高度と言っているのですから、ほんとうに高度ということです。

というわけで、当面チャレンジはやめることにいたしました。機が熟すのを待ちます。

トピックモデルによる統計的潜在意味解析

佐藤一誠先生による、「トピックモデルによる統計的潜在意味解析(2015)」、読み始めました。数式満載の難書です。

3.2(57ページ)までは、なんとか進みました。さて、3.3からが変分ベイズ(variational Bayes)で、ここはさっぱりです。なぜかというと、PRMLでも、10章の、'Approximate Inference'、はまるまる飛ばしましたから。どうせMCMCに行くのだから、あえてややこしいことをしなくてもよいのかなと...

ただ、同書では、共役事前分布にきちんと言及したり、解析的に解けるところは解きたい、というポリシがあるようです。なので、変分ベイズは重要なのでしょう。というわけで、こちらも読んでみます。冒頭でわかったのは(59ページ)、力学で使うような変分法ではなく、もう少し易しい(と言っても、難しいが)定式化のようですね。食わず嫌いはよくない。

まだまだ道のりは長いです。

機械学習本対決

私の持っている日本語の機械学習本、気がつくと、ほぼ「講談社」と「コロナ社」です。

これは、出版社同士の対決ではないでしょうか。気になって、著者を見てみると、ほとんど重複していないですね。

具体的には、講談社の「機械学習プロフェッショナルシリーズ」と、コロナ社の「自然言語処理シリーズ」ですが、そのほかにも、良書がいろいろ出されています。この競争は見ものです。読者にとっても、どんどん競って、よりよい本を出してもらいたい。

ただ、このような本を書ける人って、どれくらいいらっしゃるのだろうか?

Paris (2)

Parisで起こった悲惨な事件...少し前に、当地に一泊していました。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1399.html

ところで、この日に会おうと思っていたフランス人知人Rに、大丈夫かどうか、連絡してみました。すぐに返事をもらえて、「大丈夫だったけど、結構近かったので、避難した」、とのことでした。恐ろしい。

トピックモデル

よく聞くようなってきた、「トピックモデル」、現状の仕事には、あまり関係ないと言えますが、思わぬところで関係が出てくるのが、最近よくあること。そのときに慌てても遅いので(習得に時間がかかります)、少しづつ知識をためときます。というわけで、佐藤一誠先生の「トピックモデルによる統計的潜在意味解析(2015)」にチャレンジ。

本書は難書です。私には最後まで到達する自信はまるでありませんが、本テーマで、これ以上の良書はありません(ないはず)。

イントロで、特異値分解によるやり方が出てきました。これは知っています。なぜかというと、これをやっている人(K氏)を知っているからです。ただ、本書によると、今世紀になってからは、階層ベイズが主流となっているということでした。

そういえば、最近K氏にはお会いしていません。もしやいま、階層ベイズをされているのだろうか。

国際ロボット展2015

本日(2015年11月2日)、2015国際ロボット展(IREX2015)、行ってまいります!東京ビッグサイトにて。

仕事でございます。

マイナンバー

マイナンバー通知、やっとこさ来ました(もう来ないかと思った)。3人分です。家を出て、自立した息子は、すでにもらったらしいです。

これから先、12桁の番号で管理されるわけです。どのような情報よりも、これが信頼されるということ?

しかし、こうなると、個人の名字や名前というのは、今後、どれほど意味を持ってくるのでしょうね。将来は、番号だけでよくなるのかもしれません。データベース的には、最も管理しやすいですからね。全て12桁で、しかも<一意>ですから。

ところで、10進法での12桁というのは、2進法では約40桁です。40桁というのはコンピュータ的には半端なので、実際には64桁で持つのでしょうね。ということは、これを10進法に換算すると、19桁くらいまでは大丈夫なわけです。なので、当面は大丈夫です。

もっとも、このような大きなマイナンバーが必要になるころには、地球の存在が危ういでしょうけれど。
プロフィール

加納裕(かのうゆたか)

Author:加納裕(かのうゆたか)


[略歴]
1983年3月東京工業大学工学部機械物理工学科卒業
1983年4月(株)図研入社
1987年1月同社退社
1987年2月(株)ソリッドレイ研究所を6名で設立、取締役
1994年3月同社退社
1994年4月(株)スリーディー入社
1996年10月同社取締役
1999年12月上海大学兼務教授
2002年10月同社代表取締役
2009年9月ものつくり大学非常勤講師~現在
2009年10月同社代表退任/退社
2010年1月ソフトキューブ(株)入社~現在(技術顧問)
2017年4月湘南工科大学非常勤講師~現在


[業界団体・学会活動]
電気学会・第三期次世代インタラクティブディスプレイ協同研究委員会(幹事)/最先端表現技術利用推進協会・アカデミック部会(旧:三次元映像のフォーラム)(副部会長)/日本バーチャルリアリティ学会ハプティクス研究委員会(委員)/ACM・SIGGRAPH(Professional Member)/情報処理学会(正会員、CVIM会員)/3Dコンソーシアム(賛助会員)/3DBiz研究会(個人賛助会員)/URCF(特別会員)

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前職:立体映像産業推進協議会(幹事)/日本バーチャルリアリティ学会・論文委員会(委員)


[資格]
TOEIC805点
数学検定1級(数理技能)
中型・普自二免許
サッカー4級審判員

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