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naive Bayes (3)

naive Bayesの説明、「言語処理のための機械学習入門」の4.2に、非常にくわしい記述があります。タイトルは「ナイーブベイズ分類器」。

モデルとしてふたつ扱っていて、それぞれ、「多変数ベルヌーイモデル」と、「多項モデル」です。さらに、それぞれについて、最尤推定とMAP推定の解説。懇切丁寧です。

数式が少しややこしい感じですが、これは言語処理特有のところです。頑張れば、読み進められると思います(と、自分に言い聞かせる)。
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三次元映像のフォーラム (10)

「三次元映像のフォーラム」が、今週末(2016年7月30日)開催されます。ぜひご参加、よろしくお願いいたします!以下、会員向けの案内(の抜粋)です。私はなぜか、司会をやることになってます。

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三次元映像のフォーラム(3Dフォーラム)
【三次元映像技術の将来展望】(第116回研究会・学会・総会)

http://home.catv-yokohama.ne.jp/55/kuwayama/2016_0730_116th_3Dforum.pdf
問合せ・参加申込先:3Dフォーラム連絡担当:tkuwa@ga.catv-yokohama.ne.jp
準備のため、できるだけ事前のご連絡をお願い致します。なお、当日参加も可能です。

日時:2016年7月30日(土)13:00~,展示:12:00~
講演会場:(株)フォーラムエイト東京本社(品川)
展示会場:講演会場前スペース
住所:東京都港区港南2-15-1品川インターシティA棟21Fフォーラムエイト東京本社内
電話:03-6894-1888なお、3Dフォーラムに関する問い合せは:090-6184-6161までお願致します。
交通:JR,東海道新幹線,京急品川駅港南口徒歩5分
地図:http://www.forum8.co.jp/forum8/showroom.htm#sr-tokyo
参加費:3Dフォーラム会員:無料,フォーラムエイト及び表技協会員/学生:1,500円,一般:3,000円(含資料)
定員:100名
後援・協力:株式会社フォーラムエイト,一般財団法人最先端表現技術利用推進協会
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【プログラム】
11:30~12:00三次元映像のフォーラム:第30回総会(3Dフォーラム会員のみ)
**展示12:00~17:00**
13:00~13:30代表幹事挨拶・講演「3DCGの黎明期:フォーラム発足当時を振り返る」
 佐藤 誠(東京工業大学名誉教授)
13:30~14:00特別講演「3Dフォーラム30年の歩み:トピックスより」
 桑山哲郎(千葉大学)
14:00~14:30講演1「究極の3D画像を求めて」
 石川 洵(石川光学造形研究所)
14:30~14:40休憩
14:40~15:40講演2「特殊映像のアーカイブ問題」
 大口孝之(映像技術研究家)
15:40~16:10講演3「CADからVRへの展開」
 松田克己(フォーラムエイト)
16:10~16:40休憩・展示見学
16:40~17:40パネルディスカッション「3Dの将来を考える」
 座長:桑山哲郎
講演者全員とこれまでの3Dフォーラム関係者による
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パソコン修理 (7)

某T社製パソコン、電源をつないでも充電されない、という現象で、修理に出していましたが、無事戻ってまいりました。原因は、電源ケーブルが故障とのことでした。本体には異常なし。

ところで、私は正直者なので、少し前に不注意でパソコンを落とし、その結果、バッテリが認識されなくなり、やむなく取り外した、ということを、修理依頼時に告白いたしました。私の機種は、これをやってはいけないとマニュアルに明記されています(ねじ止めされてある)。つまり、これが原因であれば、自己責任となるのです。

しかるに、告白したおかげで、バッテリのチェックもしてもらい、接合部に破損がみられたとのことで(これは認知しています。バキッといやな音がしたので)、こちらも修理してもらいました。

結果として新品同様となり、ヨドバシ延長保証が効いて、タダでありました。次回はもう使えませんが。

東海道線の旅

関東から関西へは、通常は新幹線を使うのでしょうが、私がたまにやるのは、「在来線の旅」。

先日の関西出張では、前日入りしたので、これをやりました。2016年7月18日(海の日)。

朝8時ころ、藤沢駅(神奈川県)を出ました。乗り換えは、熱海(静岡県)/島田(静岡県)/浜松(静岡県)/豊橋(愛知県)/大垣(岐阜県)/米原(滋賀県)。最後が大阪で、18時ころ到着。

10時間かかりましたが、豊橋で昼食休憩をしたので、正味は8~9時間ですね。天気のよいときはお薦めです。好きなのは岐阜県のあたり。景色が最高!

時間はかかりましたが、昔の人は、これを歩いた。たいしたものです。

第19回レーザーディスプレイ技術研究会 (2)

門外漢ですが、諸事情で、「第19回レーザーディスプレイ技術研究会」に参加してきました。神戸大学・統合研究拠点にて(神戸空港の近くです)。

サブタイトルは、「可視光レーザーの道標 3Dディスプレイ・ウェアラブル体験」。内容はまさにそのとおりでした。たいへんためになった講演会でした。網膜走査型、期待いたします。お誘いくださったIさん、ありがとうございました。

同拠点内のCAVE見学ができたのですが、説明していただいた先生の頭部がトラッキングされ、それに合わせて画像が生成されているので、先生がこちらを向くと、見事に逆視。このあたりは、ちょっと注意されたほうが...多人数で観察する場合、トラッキングされる人は、正面を向き、できるだけ頭部を動かさないことが求められるわけですが、とはいえ、直立不動で説明するのは少し難しいですね。CAVEを多人数で見るときの、根本的な問題であります。

MCMC法 (3)

出張先の大阪のホテルで、ニュースを観ていました。

政権の支持率が云々、という話を聞いていたのですが、これは、winner takes all、ですね。これが民主主義と言われていますが、一方ではMCMCのように、不利であっても、それに見合う確率でそれを選択する、ということが、最適化では本質だとみなされています(私の理解では)。

これを政治などに適用すればよいと思うのですが、そのためには、一般の人に、確率・統計の知識を習得してもらわなければなりません。かなり敷居が高いと思われますが、機械学習の隆盛にも見られるように、確率・統計が本質です。いろいろと出遅れている日本、確率・統計の先進国として、そろそろ国を一新すべきときでは?

具体的にはこういうことです。ある投票で、60対40に割れたとします。民主主義では、60のほうを採りますが、そうではなく、そのあと乱数を発生させます。乱数が(0.0, 1.0)で一様であるとしたとき、(0.0, 0.6)のときは前者を採り、(0.6, 1.0)のときは後者を採る。

乱数だけの話なので、MCMCとはあまり関係ありません。タイトルの乱用でありました。

言語処理のための機械学習入門

「言語処理のための機械学習入門」、2年以上前に購入、たまに拾い読みをしていたのですが、本格的にきちんと読むことにしました。

言語処理と銘打ってはありますが、特に言語でなくとも、汎用的な機械学習の技術について学べます。記述も会話調で優しい。でも、内容は易しくありません。中級というところでしょうか。

本書の特徴はいろいろとありますが、SVMの計算を、データが2点のとき、「手計算」で試みています。逆に言えば、2点くらいでないと、手計算ではできないのですが、さまざまな手法を、きちんと手計算で行えるように、例題を考えています。手計算で行えなければ、本当に理解できたとは言えないのです。最初からブラックボックス化してしまうと、応用が利きません。

大阪Tully'sの謎

Tully's Coffee、スタバよりは利用頻度は少ないのですが、JR田町駅前のお店が便利で、何度か利用するうちに、店員さんにカードを勧められ、持つことにしました。

さて、大阪駅東口のTully'sにて、朝メシを食べていました(ここはたまに入る)。電源が使えるので(バックアップのパソコン使用中で、電源必須!10分しか持たないので...)、追加でドーナツとOne more! Short(お代りのこと)を追加注文。

さて、ドーナツですが、温めますか?と訊かれました。スタバであれば、「温めたほうが美味しいんですか?」と訊くと、「モチロンです!」という答えが返りますので、そのような想定のもと、訊いてみました。

すると、男性の店員さん、ちょっと考えた末、「個人的にはそのままのほうがいいと思います」。これは想定外の答えでしたが、従順な私としては、「じゃぁ、そのままでお願いします」となりました。

ちょっと不思議だったのですが、これはTully'sのお店すべてに適用されるのでしょうか?それとも大阪特有?こんど田町で同じことをやってみます。

関西出張 (15)

今回の関西出張は、一週間います。昨日(2016年7月18日)夜に、大阪に入りました。

前半は大阪、後半は神戸です。もともと火曜日と金曜日に、大阪と神戸で用があり、その間にアポを入れていきました。

多次元正規分布 (2)

前回の続きですが、やはり式を書いておきますね。

多次元正規分布は、1次元の場合と式を比較すると、面白いです。セットで覚えましょう!

まず、指数関数の前にかかっている、定数項。1次元の場合は、

1/√(2πσ2) --- (1)

です。これが多次元になると、

1/((2π)(D/2)|Σ|1/2) --- (2)

となります。但し、Dは次元数、Σは共分散行列、||は行列式、です。式(1)と式(2)を比較すると、式(2)でD=1、共分散行列の行列式を分散とみなすと、式(1)となります。

一方、指数部ですが、1次元の場合は、

(-1/2)(x - μ)22 --- (3)

ですが、これが多次元となると、

(-1/2)(x - μ)TΣ-1(x - μ) --- (4)

です。綺麗に対応していることがわかります。美しい!

多次元正規分布

某確率・統計本にて、多次元正規分布の説明がありました。多次元と言っても、変数はXとYのふたつです。よくある設定。

確率密度の式ですが、相関係数などが入っていて、かなりごちゃごちゃしています。これは見通しが悪いです。なぜって、変数が三つ以上の場合、どう拡張してよいのか、一目でわからないです。個人的には、相関係数、やめたほうがいいと思う。

正しいやり方は、ベクトルと行列を使った定式化です。これだと次元を問いませんし、見通しもよいです。ここには式は書きませんが、ググッてください。重宝します。

油井識親さん追悼

油井識親さん(アドコム・メディア、代表取締役)が急逝されました。2016年7月10日、享年48。

私が幹事をしている立体協では、たいへんお世話になりました。

FBでは、私のとりとめのないポストに、つねに「いいね」を送って下さいました。そのFB、油井さんのところを見ると、当日にもご自身のポストがあります。その日の夕食のことまで書かれてありました。

6月のSSII2016でお見かけしたときは、少しお痩せになっているようで、顔色もよくなかった。心配していました。

ここに、謹んでご冥福をお祈りいたします。これまで、ありがとうございました。

EURO2016

サッカーEURO2016、ポルトガルがフランスを破り、優勝!おそらく初めてですよね。

実は、地上波で放送されていることを知らないで(契約していない、スカパーかWOWOWだけでの放送と思っていた)、ずっと見逃していました。観たのは、準決勝のポルトガル-ウェールズから。これはかなり良い試合でした。

決勝は、フランス-ポルトガル。地元の利もあり、フランス有利だったのでしょうが、ポルトガルが1-0の勝利。朝4時からでしたが、私は朝はいつも早いので、これくらいは問題なし(深夜のほうがつらい)。最高レベルの試合を堪能いたしました。

パソコン修理 (6)

某T社製パソコン、電源をつないでも充電されない、という問題が突発。充電されないどころか、電源ケーブルがつながっていること自体が認識されないので、いま充電されているものがなくなると、オシマイです。これは致命的なので、即修理。

某S社のパソコン、なんとかタイマーに悩まされ、一昨年(2014年)末、某T社に乗り換えたのですが、これも2年経たないうちに、2度目の修理です(1度目はディスプレイの不具合、これは無料修理)。私の使い方が悪いような気がしてきた。

バックアップ機は、以前愛用の某S社です。

Oculus Rift Developer Guide

VRは流行っているものの、キモである立体映像の作りかたは、ブラックボックス化されてしまいました。たとえば、Unityを使えば、作り方がわからなくても、Oculusで観られます。もちろん、Unityのドライバを作った人は、やり方がわかっている(はず)。

でも、これではイカンということで、某団体で、立体映像の作り方についてレクチャをやろう、という話になっています。私に声がかかればですが、喜んでやりますけど、さて、題材をどうするか?

それで思い当たったのが、Oculusのマニュアル解説。OculusはHMDではおそらくもっとも使われているのでしょうが、マニュアルをきちんと読んだ人は、それほど多くないはず。英語ですしね...

具体的には、'Oculus Rift Developer Guide'、です。基本的なことが書かれてありますよ(でも、補足も必要)。いまネットからとると、バージョン1.4.0ですが、やるときの最新版でいたします。企画は未定。

Convolutional Neural Network

画像認識を席巻した、Convolutional Neural Network (CNN) ですが、これの振る舞いって、どこまで理解されているのでしょうか?

CNNの構造は、一見単純です。なぜなら、畳み込みというのは、画像処理のフィルタと同じですから。ただ、CNNのややこしいところは、そのフィルタがたくさんあって、次の層では、フィルタ数分だけ厚みのある画像が得られるということ。この画像は、通常の意味でのフィルタとは考えにくく、どちらかと言うと、三次元ボクセルデータのような気がします。

ということは、ボクセルデータの可視化手法が使えるのですが、なぜかCNNの隠れ層を、このような可視化をした事例にお目にかかりません。この可視化を、学習の過程で時系列に行い、動画を作ると、CNNにおける学習の仕組みが何かしら分かるのでないでしょうか。それとも、そんな単純な話ではない?

よくある図は、全てのフィルタをタイル状に並べたものです。でもこれだと、三次元的構造が把握できないです。

MIRU2016

MIRU2016(The 19th Meeting on Image Recognition and Understanding)、参加することにしました。迷っていたのですが、「早期割引は本日まで!」、というメールが来たので、申し込んでしまった。リマインダは効果がある、ということです。会場は、アクトシティ浜松、日程は、2016年8月1日~4日です。

聴きたいのは、新井紀子氏の話です。人工知能にできること・できないことが本当に分かっている方だと思われます。

それから、河原林健一氏。昨年のIBIS2015で話を聴いたのですが、かなりのインパクトで、もう一度聴きたいと思った次第です。

浜松には知人がいらっしゃるので、夜の会合もありでしょうか。

IDEALENS

先日(2016年6月29日)見に行った、コンテンツ東京2016ですが、知人S氏のブースで、IDEALENSというHMDが展示されていました。

寡聞にして存じなかったのですが、このHMDはすごいですね。まず、ケーブルがありません。つまりCPUとかGPUとか、全てHMDに入っているわけです。それから軽量。取り外しも簡単。さまざまな工夫が凝らされているという印象でした。製造は、イケイケの中国。

デモで見た映像は360度CG映像。360度なので、立体ではありません。CGなので普通に立体にできると思いますが、このあたりの事情はわかりません(ん?もしや実写だった?)。Oculus全盛のなか、このHMD、注目であります。

イギリスEU離脱

イギリスのEU離脱住民投票、世界に衝撃を与えました。私も離脱は、最終的には思いとどまると思っていましたが...

イギリスという国は若いときから興味があって、最初の海外はイギリスでした(大学三年のとき夏休み一か月放浪)。いろいろな目にあいましたが(詐欺にもあった)、楽しかったです。

ヨーロッパのイギリスと、アジアの日本、似てますね。ともに辺境。島国。日本は結局のところ、アジアの一員とは思っていないところが、どこかにある。上から目線です。イギリスももしや、そうなのでしょうか。だって、大英帝国ですから。

印象に残ったのは、キャメロン首相の言葉です。「自分は次の船長にふさわしくない」。このセリフ、言ってみたい!

でも、まだ離脱は決定ではありません。結局のところ、なんだかんだで離脱しないような気がしますが...

機械学習 (3)

本日(2016年7月1日)は、無謀にも神戸大学どのにて、「機械学習」というテーマでお話いたします。1時間程度です。

内容は、前半と後半に分けて、前半がPRML、後半がDeep Learning(DL)、です。この構成は、私のオリジナルであります。

持論ですが、PRMLは、DLの息がかかっていない、稀な(そしてたいへん優れた)機械学習本です。PRML出版は2006年ですが、DL誕生は2006年と見なされていますからね。確かに、PRMLには、DLの気配はまるでありません。
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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