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第11回Kodatunoオープンセミナ

「第11回Kodatunoオープンセミナ」というところで、VRの話をすることになりました。以下がその紹介サイトです。

http://www-mm.hm.t.kanazawa-u.ac.jp/research/kodatuno/event/20170120/

日時は、2017/1/20(金)13:00~17:00、場所は、金沢大学角間キャンパス自然科学本館#304教室、です。私は1時間程度、話をすることになっています。

金沢大学、行った記憶がないです...この時期、雪でしょうか?
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AIに東大合格は「不可能」 (2)

2016年11月25日付け朝日新聞朝刊、29ページに、新井紀子氏の寄稿が載っていました。「AIの弱点は「意味の理解」」というタイトルがふられています。

同氏のお話は、これまで何度も記していますので、繰り返しませんが、その通りです。

一方では、一流の機械学習研究者で、意味の理解に取り組んでいる方もいらっしゃるようです。たとえば、佐藤一誠先生は、「トピックモデルによる統計的潜在意味解析」のまえがきにおいて、「機械が「意味」を扱えるようにしたい」、と書いておられます。

あ、ここまで書いて、気がつきました。佐藤一誠先生は、「扱えるようにしたい」と書かれているわけで、「理解できるようにしたい」ではありませんでした。この違いは、重要かもしれませんが...

羽倉弘之さん追悼

羽倉弘之さんが亡くなられました。2016年10月30日ということです。

「三次元映像のフォーラム(3Dフォーラム)」では、長年お世話になりました。フォーラムで講演させていただいたり、いろいろな関連の会合にもお声をかけていただきました。数年前には、監査をお願いされました。

最近では、「最先端表現技術利用推進協会(表技協)」を立ち上げられ、さあ、これから、というときでしたが、体調を崩され、長野で療養中でした。残念だったことでしょう。

謹んで、ご冥福をお祈りいたします。

データ解析のための統計モデリング入門 (5)

「データ解析のための統計モデリング入門(2012)」、諸事情で、また読んでいます。

第6章の内容で、気になるところがありました。話の進めかたとしては、二項分布から入って、ロジスティック回帰、ロジット関数、ときます。

そのあと、122ページで、対数尤度関数を作るのですが、この形は見覚えがありますね。というわけで、PRMLを見てみると、式(4.90)が対応します。

でも、両者の比較をしてみると、前者はlogの係数が、整数値(種子数)であるのに対し、PRMLのは、ゼロイチなんです(つまり確率)。前者は、全種子数で割ってやれば、確率になるわけですが、このふたつって、同じなんでしょうか。PRMLに二項分布はほとんど登場しないです。

このように、それ単体だとわかった気になるのですが、他のものと比較すると、その関係性があいまいとなります。まだ修行が足りない。

Gaussian Process (2)

ガウス過程(Gaussian process)、いちおうわかった気になっていたのですが、

時系列データの予測をするとき、考えてしまいました。予測すべき点を含んだ同時分布を考える必要がありますが、共分散行列についてはわかります。例えば、時刻の差をパラメタとする、ガウスカーネルを入れればよい。では、平均は?平均を決める方法が、わからなくなってしまった。

こういうときのガイドは、やはりPRMLです。果たして、305ページに、以下の記述がありました。

In most applications, we will not have any prior knowledge about the mean of y(x) and so by symmetry we take it to be zero.

なるほど、ゼロにしてしまえばよいのですか。最初は違和感がありましたが、条件付きなので、観測点に影響されますから、納得のいく値が得られる、というわけです。でも、観測点から離れていくと、ゼロになっていきますね。このあたりは、個別対応ということと、理解しました。

IBIS2016 (5)

先週(2016年11月16~18日)、「第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016)」に参加いたしました。私のメインイベントは、甘利俊一致先生の招待講演。演題は、「深層学習の基礎:自己組織化と教師付学習」。

甘利先生のご講演は、(記憶では)初めて聴きましたが、感銘を受けました。簡単な例から始め、奇をてらわず、正統的な論理を積み重ねていきます。数学も、講演のためか、難しいものは使いません。スライドは手書き。時にはユーモアを交え、笑いを誘う。

これを聴くだけでも、京都に出向いた甲斐がありました。おりしも、ちょうど紅葉の季節。眼の保養にもなりました。

トピックモデルによる統計的潜在意味解析 (5)

佐藤一誠先生、「トピックモデルによる統計的潜在意味解析(2015)」、第3章、3.2 サンプリング近似法、いちおう攻略いたしました。

一番わからなかったのが、式(3.38)です。まず、周辺化のために導入した積分が、なぜ平均(期待値)と書けるのかがわかりませんでした。これは、Dirichlet分布の特別な事情によります。つまり、この分布の変数自体が確率を表すので、このように変形ができるのです(と理解した)。

それから、式(3.38)の結論です。これは、Dirichlet分布の平均は簡単な式になることによりますが、上添え字のスラッシュの意味が気になります(デルタが成立する個数分引く?)。簡単な例題があるとありがたいです。その点では、同シリーズの、「言語処理のための機械学習入門」は、簡単な例題があったので、理解の助けとなりました。

IBIS2016 (4)

本日(2016年11月18日)の、「第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016)」、企画セッションは、「物質・材料科学への機械学習の応用」と題して、以下のプログラムです。

-人工知能技術による機能分子・物質設計:津田宏治(東京大)
-科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性:瀧川一学(北大/JSTさきがけ)
-パーシステントホモロジーと機械学習:平岡裕章(東北大)

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昨日の企画セッションですが、一昨日と異なり、ビジネス系の話題でしたので、多少とも親近感...。機械学習の技術を、ビジネスに適用するにあたっての問題点も、よくわかりました。

IBIS2016 (3)

本日(2016年11月17日)の、「第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016)」、企画セッションは、「実社会データへの機械学習の応用」と題して、以下のプログラムです。

-機械学習ビジネス化の進展と今後の方向:森永聡(NEC)
-時系列ビッグデータ解析の新たな展開:櫻井保志(熊本大)
-IT企業における機械学習:山田誠(京都大)

ビジネス系の話ですね。

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昨日の企画セッション、面白い話題でしたが、いかんせん、数学が難しい...(勉強しないと)。ポスターはいろいろと興味深い話題が満載。ディスカッションは熱気がありました。民間の参加は、某大手通信会社Nと某大手ネット企業Yなど。

IBIS2016 (2)

本日(2016年11月16日)から、「第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016)」、に参加いたします。京都大学・吉田キャンパスにて。

本日の企画セッション「統計理論」は、以下のお三方です。敬称略。

-順序構造上の情報幾何的解析:杉山麿人(大阪大)
-頻度論とベイズをつなぐ統計的信頼度:下平英寿(大阪大)
-低ランクテンソルの学習理論と計算理論:鈴木大慈(東工大)

どれも興味深い話題です。楽しみです。

Essential Matrix

突然ですが、essential matrixから、ふたつのカメラ間の位置を規定するベクトルを取り出すやりかたについてです。

某書籍によると、以下のやりかたが紹介されています。まず、

ETt = o --- (1)

の関係がありますが(Eはessential matrix、tは求めたいベクトル)、某書籍の主張によると、tは、EETの最小固有値に対応する固有ベクトルとのことです。これを導出したい。Eの特異値分解を、

E = UDVT --- (2)

とすると、

EET = UDVTVDUT = UD2UT --- (3)

式(3)は、行列の対角化の形ですね(EETは対称行列なので、必ず対角化できる)。一方、式(1)は、

EETt = 0 --- (4)

と書けますから、上記の主張が確かめられました。正しいですか?

IBIS2016

「第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016)」、今年も参加いたします!2016年11月16-18日、京都大学・吉田キャンパスにて。

2年前の名古屋大、昨年のつくば国際会議場、に続いて3度目です。機械学習の先端技術のサーベイには、うってつけの会議です。特に、3日目の甘利俊一先生の話を聴きたいです。記憶では、ナマで聴くのは初めて。周囲に10年先んじておられる方、情報領域の南部陽一郎?

What You Need to Know about Project Management (3)

Fergus O'Connell, What You Need to Know about Project Management, Capstone (2011).

ちょっと積読になってしまったので、また手にとりました。必要な状況にもなってきた...

2ページに、想定される読者を6つ挙げています。私はおそらく5番目。つまり、

Five. You're an experienced project manager. The book is a full-bodied refresher and checklist of the key things required to make a project successful. It will remind you of these key things, some of which you may have either forgotten or not realised the full significance of.

名文ですね。

AIに東大合格は「不可能」

昨日の朝日新聞朝刊(2016年11月9日、15ページ)に、新井紀子氏の談話が載っていました。「AIに東大合格は無理、今後も不可能」とのことです。

この方は、AI研究者の中で、いまのAIの本質を、もっとも理解されていると思います。キーワードは、「AIは意味を理解しない」。その通りです。

Simultaneous Multi-Projection

ある会合で、Simultaneous Multi-Projection、という技術について教えてもらいました。略称はSMPで、nVIDIAのPascalに組み込まれている技術だそうです。

ググってみると、なるほど、いろいろと出てきますね。マルチ画面に対し、計算効率を上げるために考え出されたもので、仕組みとしては、ジオメトリ計算を共有化し、計算を端折るのだそうです。

たとえば、ゲームにおいて、水平三画面に出そうとする場合、それが横長の平面とすると、両側のディスプレイはかなりパースで歪みます。そのため、内側にちょっと角度を付けてやる。そうすると、ゲーマーには見やすくなるので、よいのですが、一方では、レンダリングの計算は、三画面別々にやらないといけないわけです(水平に保てば一度でよい)。このような状況下でも、ジオメトリ計算を共有化できるというもの。

ネットに転がっている資料だけだと、いまいち詳細なしくみはわからないので、そんなにうまく行くのかな~とは思いつつも、なにやら楽しそうな技術ですね。もう少し調べてみます。

トピックモデルによる統計的潜在意味解析 (4)

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)」、第3章、3.2 サンプリング近似法、攻略中です。

注意深く見ていても、間違えます。なぜかというと、ある変数に対する条件付き確率を求めるときに、いったん結合分布にするのですが、この結合分布は、グラフィカルモデルから導かれるので、どの変数の条件付き確率も、同じ形となるわけです。実際には、求める条件付きが変数で、それ以外は定数なのですが、記号が煩雑なので、結合分布にしたときに、よくわからなくなる。特に、変数が離散と連続の混合なので、ここも敷居を高くしている原因?

なので、条件付き独立を考慮した、ある変数に関連する変数を記憶しておき、機械的に関係ないものを外したほうが、間違いは少ないと思われます。いちおうそのように理解しました。

北陸新幹線

富山マラソン2016で、初めて「北陸新幹線」に乗りました(旧「長野新幹線」は何度も乗ってます)。

まず、席の前が広いです。足が目いっぱい伸ばせます。それから、電源が窓側だけではなく、全ての席で使えます。その他、さまざまな工夫が施されています。なので、快適!

然るに、二泊三日の富山旅行で、帰宅した翌日に、今度は仕事で再び北陸新幹線。このときは日帰りでしたが、帰りの風景は、前日見たものと同じでした(あたりまえ)。結局、4日間で4回乗りました。

富山マラソン2016顛末記

2016年10月30日、富山マラソン2016に、連れと参加いたしました。富山は縁のないところですが、魚とお酒の美味しい季節、楽しみにしていました。

天気が心配でしたが、ほぼ快晴。スタート(高岡駅)とゴール(富山駅)が違うところが、県をあげての企画?高岡をスタート、ちょっと市内観光をしてから、庄川沿いを北上、新湊大橋に向かいます。ここをヒトが通れるのは、おそらくマラソンのときだけでしょうか?上りが延々ときつかったのですが、登り切った橋の中央では、海王丸が、それはそれは美しく見えました。ここが中間地点です。そのあとは、富山の田畑を通り、ゴールの富山駅を目指します。

運営はすばらしかったです。まず、スタート時の整列が、厳格に行われました。気になるトイレですが、トイレ表示に、次のトイレは何キロ先、と表示されます。なので、その時点で入ろうかどうか、考えることができる。ランナーに対する細かな配慮がありました。

エイドの充実ぶりは特筆。鱒寿司がふるまわれました。注意しないと、食べすぎます。

今回は、二泊三日の行程で、中日がマラソン、初日は相倉で、合掌造りを堪能。三日目は欅平までトロッコ電車にて。富山を満喫いたしました。

秋季技術交流フォーラム (3)

日本機械学会・関西支部、「第17回秋季技術交流フォーラム」での資料、できたので、送りました。

日時は、2016年11月5日(土)、場所は、龍谷大学・大宮キャンパスです。パラレルセッションで(たくさんある)、私のところは、以下のプログラムです。

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テーマ「遺物復元・バーチャルリアリティ・俯瞰技術」
[座長 廣垣俊樹(同志社大)]
 13:30〜14:15 【基調講演】「デジタルものづくり技術を活用した遺物の復元」/河嶋壽一(龍谷大名誉)
 14:15〜14:50 「バーチャルリアリティ−昔と今,そして未来」/加納 裕(ソフトキューブ)
[座長 大村 勝(元摂南大)]
 15:00〜15:40 「システム構造モデル作成と要求機能の俯瞰視」/小木曽望(阪府大)
 15:40〜16:00 「グローバルリーダに向けての学びの紹介」/中川正夫(同志社大)

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非会員の学会ですし、関西なので、おそらく知り合いはいらっしゃらないのでは、と思われます。

君の名は (2)

「君の名は」、ストーリーをきちんと確認したかったので、もう一度観てみました。

まず、前回の記事の訂正です。「並行宇宙」ではなく、「多次元解釈」でした。でも、このふたつは同じことです。

ただ、エヴェレットの言うところは、量子力学的な、重ね合わせの効果を指していますから、「君の名は」のストーリーは、これだけでは説明できません。「君の名は」の現象は、もっと複雑なんです。異なる時刻(3年の隔てがある)での干渉が発生しているので、これは相対論の効果が入るのだと思われますが、これは物理的に可能なのだろうか。

いずれにせよ、相対論と量子力学の、統一問題に発展しそうですが、ではひも理論?

どこかに、「君の名は」の現象を、物理的に解釈した記述はありませんでしょうか?おそらく、ネットにいろいろところがっているとは思いますが...
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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