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今後のマラソン予定 (29)

マラソン予定のアップデートです!

1)横浜マラソン2017(フル、神奈川、2017年10月29日)←初、連れと
2)第8回湘南藤沢市民マラソン(10マイル、神奈川、2018年1月28日)←三回目、連れと

既報の、第33回NAHAマラソン(フル、沖縄、2017年12月3日)ですが、当選したのですが(必ず当たるみたい?)、諸事情でキャンセルいたしました。来年かな?
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ガラケー (3)

私の、長期間に渡ったガラケー人生が、ついに終了いたします!

個人的にはガラケーで支障ないのですが、周囲に迷惑をかけるようになってきた。

たとえば、FBのメッセージ。私はパソコンではFBをやるので、パソコン持参で外出のときはよいのですが、たまにそうではないときがあり、そのときにメッセージが来る。帰宅してパソコンを開くと、「これから一時間後に打ち合わせできませんか?」というのを半日後に確認したりして...先方は、まさか私がガラケーとは思わないわけです。

というわけで、そろそろ契約をいたします(予定は2017年9月3日)。それとともに、私のガラケーのメルアドは廃止となります。ほとんど影響はないと思われます。

イラストで学ぶ機械学習 (19)

「イラストで学ぶ機械学習」、第18章は、「転移学習」です。

転移学習という単語は、もちろん聞いたことはありましたが、具体的な手法は知りませんでした。なるほど、このような設定なんですね。ちょっとイメージが違いました。

さて、何とか読み進み、199ページの最初の式に来ました。ここはガウシアンの計算です。式の先頭の、

(πσ2)d/2 --- (1)

を導きたい。これは積分の中のガウシアンを平方完成してやって、余りの項を相殺するようにすればよいはず。

まず平方完成をしてみると、ガウシアンの分散は、

σ2/2 --- (2)

であることがわかりました。ガウシアンの係数は、本書168ページのとおり、

(2π)-d/2det(Σ)-1/2 --- (3)

ですから、式(3)を計算してやって、それを打ち消すのが、式(1)となればよいのです。

さて、式(3)を計算してみると、なかなか合わない...ちょっと考えてしまったのですが、おバカな私は、det(Σ)が式(2)に等しいと勘違いしてしまった。正しくは、

det(Σ) = (σ2/2)d --- (4)

です。式(4)を式(3)に代入してやると、

(πσ2)-d/2 --- (5)

となり、式(1)で相殺されることが確認できました。

日本VR医学会 (4)

日本VR医学会・学術大会(2017年8月26日、芝浦工業大学・芝浦キャンパス)は、滞りなく終了いたしました。大会長の足立先生、おつかれさまでした!

私はフルアテンドでした。もっとも興味があったのは、変形物体の計算方法ですが、新たな知見を得ました。

懇親会は、一次会は学内にて、二次会は、大学近くの、「横浜VR研究会」。充実した一日でありました。

日本VR医学会 (3)

明日(2017年8月26日)、日本VR医学会・学術大会が開催されます。会場は、芝浦工業大学・芝浦キャンパス。大会長は、同大の足立先生です。

私はなぜか、特別講演1(町田さん)の司会をいたします。ところで、司会とはなにをやるのか?

当日の夜、会場近くで、「横浜VR研究会」というのをやります。二次会ですね。

通訳

先日(2017年8月7日)、海外とのネット会議で、通訳のかたが同席されました。

日本側の参加は10名程度で、日本語での発言を、適宜英語に訳します。

あるとき、ちょっと回線の状況が悪く、先方が聞き取れないことがありました。するとこの通訳の方は、即座に3~4通りの別の言い方で、英語に直しました。念には念を入れる感じ...

英語というのは、「言い換え」の言語です。つまり、同じ意味のことを、違う言い回しにするわけです。これを聴いていて、英語らしいな~と思いました。カッコよかった。

ロボット工学 (2)

ロボット・シミュレーション計算の参考書では、広瀬茂男先生の「ロボット工学―機械システムのベクトル解析」がおススメ。以前の記事はこちら(↓)です。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1322.html

私の蔵書は、1987年出版のものです。そののち、1996年に改訂版が出ました。初版のもので満足していたのですが、最近、改訂版を見る機会があり、かなり内容に変更がありそうなので、改訂版も購入いたしました。

いま第4章を見ていますが、ベクトルの伸縮成分に関する微分が、かなり詳細に扱われています。ややこしいところです。

矢印キーの謎

私のT社製ノートですが、下方向矢印キーの上蓋が外れました。

それでも、指で触れば一応動くので、そのまま使っていたら、クッションとなっていたゴム製の小さな部品が外れました。これだと指では動かせません。ペン先などで押せば動くのですが、不便に常に挑戦する私?としても、これはさすがに不便。

ショートカットを探してみたのですが、いまのところ見つかりません。viエディターなんかだと、アルファベットキーで動かせますけどね。こういうのはないのでしょうか?

マウスが嫌いなので、極力キーで操作したい。とりあえず、右方向矢印キーで代用していますが(代用できないけれど)、どなたか、ショートカットがあれば教えてください!Windowsです。

立体協解散

立体協(立体映像産業推進協議会)は、2017年8月10日の総会をもって、解散いたしました。

立体協の設立は、2003年です。このとき3Dブームだったこともあり、同年に3Dコンソーシアムも設立されています(こちらは現在も継続)。その後、再度の3Dブーム(3D映画/3Dテレビ)を経て、その流れはいまのVRブームへと引き継がれています。

設立から14,5年経ち、このような3D動向を見てきましたが、そろそろ潮時かな、と関係者のみなさまの意見が一致したということです。

立体協におきましては、多くの方々と知り合いになり、有意義な議論をさせていただきました。この場を借りまして、お礼を申し上げます。

夏休み (8)

来週(2017年8月14~18日)は、当社の夏休みです。祝日、週末を含めると、10連休。私は、多少の用がありますが(サッカー・飲み会など)、泊りでの遠出はいたしません。

本BLOGもそれに伴い、夏休みをいただきます。21日から再開予定でございます。

立体協総会/記念講演会 (17)

本日(2017年8月10日)は、立体協総会/記念講演会です。諸事情で、例年に比べ開催が遅れました。以下、会員向け案内(の抜粋)です。

(ここから)---------------------------------------------

【立体協総会】
●日時:2017年8月10日(木)
    記念講演会 15:00~17:30
    拡大交流会 17:45~19:45

●会場:東京工芸大学 中野キャンパス 1号館1101教室  

●概 要
【記念講演会】
15:00~15:05 ご挨拶
15:05~15:50 奥井誠人様(情報通信研究機構) 「立体テレビ 昨日・今日・明日」
15:55~16:40 小山一彦様((株)ビジュアルコミュニケーションズ)/泉 邦昭様 「3Dは死なず」
(これまではなんちゃって3Dだった!これからがいよいよ本物の「3D立体ヴァーチャルリアリティ時代の幕開けとなる」という泉様からはご自身のハリウッド映画でのご経験を含め、展望を語っていただきます。そして小山様からはテレビ放送の経験も含めて、今、共に進めていらっしゃる「StageVR3D」のお話をいただく予定です)
16:45~17:30 町田 聡様(最先端表現技術利用推進協会) 「空間との融合がますます進む立体映像を含む最先端表現技術」

【拡大交流会】
 会場近辺(中野坂上周辺)にて開催いたします。

(ここまで)---------------------------------------------

湘南工科大学非常勤講師 (3)

本日(2017年8月9日)は、湘南工科大学の非常勤講師、夏季集中授業の最終日(五日目)です。科目は線形代数。

台風は通り過ぎ、今日も普通に開講。最後なのでがんばります。90分×4コマ。

イラストで学ぶ機械学習 (18)

「イラストで学ぶ機械学習」、第17章は、「半教師付き次元削減」です。

ここは、これまでやったことの総動員です。具体的には、第13章、第14章、第16章、です。難しいです。

17.1 分類問題に対する判別分析、はなんとかクリアしましたが、17.2 十分次元削減、はまいりました。いろいろ疑問はあるにせよ、ついに最後の複雑な式へ。ここに引用したくない式ですが、これはつまり、

x2 / y --- (1)

という式の微分と同じです。さらにこれを、分子と分母の積と考えます。すると積の微分が使えますから、式(1)の微分は、

2xx' / y - x2y' / y2 --- (2)

となりますが、式(2)の構造は、本書の複雑な式と同じです。

日本VR医学会 (2)

2017年8月26日(土)、日本VR医学会・学術大会が開催されます。会場は、芝浦工業大学・芝浦キャンパス。大会長は、同大の足立先生。

その足立先生から、特別講演1(町田さん)の司会をお願いされました。えっ、と思いましたが、お断りする理由がないので、お引き受けいたしました。バカげた司会にならなければよいですが...

Deep Learning (9)

Ian Goodfellow , Yoshua Bengio , Aaron Courville
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) Hardcover – November 18, 2016.

Universal Approximation Theorem (UAT) というのが紹介されています。

これは何かというと、隠れ層一層のニューラルネットは、ノードを増やせば、どのような関数も近似できる、というものです。学習というのは、知りたい関数を精度よく近似していくということですから、ニューラルネットは、その意味では万能なわけです(ノードを増やせる限りにおいて)。

でも、ちょっとおかしくないですか?いまのニューラルネットは、層数を増やす方向に行っているわけです。UATからすれば、層数を増やす必要はないのではないでしょうか。

Deep Learning(DL)をやっているというヒトが身近にいらっしゃる方、そのヒトに、この疑問をぶつけてみてください。きちんとした回答が返ってきたら、そのヒトは、DLが解っているということです。

湘南工科大学非常勤講師 (2)

本日(2017年8月3日)から一週間(土日除く)、湘南工科大学の非常勤講師をいたします!科目は線形代数です。

この期間も、BLOGは書くと思います。

Soylent

機械学習を研究しているアメリカ人Sと、定期的に会う機会ができた、という話を以前書きました。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1845.html

別の機会の雑談で(雑談しかしないわけではない)、「Soylentというのを知っているか?」と訊かれました。知らないというと、関連ウェブを見せてもらったのですが、これは食料です。上記キーワードでググってください。面白いです。

話しているうちに、そういえば、「ソイレント・グリーン」という映画があったよな~と思いだしました。1973年の映画なので、私が観たのは、中学生のときだったと思われます(鹿児島で観た記憶あり)。ストーリーが強烈なので、いまだに覚えています。

このソイレントが、Soylentなので、同じ単語ですね。上記Sは、この映画は知りませんでした(若いので)。私が当該ウェブページ(Wikipedia)を示すと、怪訝な顔で読んでいました。この映画、設定が2022年なんです。なんと、これが現実化する?

カイ二乗分布の謎

カイ二乗分布について、以下の本で勉強いたしました。

確率・統計 (理工系の数学入門コース 7) 単行本 – 1989/2/8 薩摩 順吉

少しクセのある本ですが、数式がきっちり載っていて、参考になります。

さて、カイ二乗分布の複雑な一般式を、数学的帰納法で導出しろと書かれているところがありますが、これを全てやるには、さまざまな数学の技法が必要です。

まず、さすがに正規分布は与えられたと仮定すると、自由度イチのカイ二乗分布を求めるには、変数変換が必要です。この場合は、Y=X2であり、Xの値ふたつがYに対応するので要注意です。

次に、自由度2の分布を求めるには、変数の和(Z=X+Y)の分布を求める必要がありますが、これは畳み込み積分です。この積分をやろうとすると、妙な形が出てきますが、これがベータ関数であることを知らなければ、どうにもなりません。

ここまできてやっと、数学的帰納法の準備が整いました。n=1のときに証明し(これはすでに求めてある)、n-1のときに正しいと仮定して、nのときを導く。たいへん手間がかかる計算だと思います。かなりの統計エキスパートでも、スクラッチで計算するのはしんどいのではないでしょうか。逆に言えば、鍛錬になる問題です。お試しあれ。
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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