納会 (6)

本日（2017年12月29日）は、守口本社（大阪）にて納会です。15時からの予定です。昨年に引き続き、今年もまいります。

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。

AVM研究会

某MLから研究会の案内が回ってきました。どれどれと見ますと、なぜか私の名前が...抜粋して再掲いたします。

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

imageML会員　各位
第100回AVM研究会が下記の要領で開催されます。
最新情報は公式サイトとツイッターにてご確認ください。
http://avm.ipsj.or.jp/

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■■　情報処理学会AVM研究会　■■
【期　日】2018年3月6日（火）、7日（水）
【会　場】沖縄セルラー電話株式会社 会議室
（〒900-8540　沖縄県那覇市松山1丁目2番1号）
https://www.au.com/okinawa_cellular/corporate/profile/

【テーマ】VR x AI

2018年3月のAVM研究会では「VR x AI」をテーマにした発表を募集します．VR(仮想現実)は現実とは別の時空間を仮想的に体験することを可能とし，AI(人工知能)は現実世界に対して仮想的に知性や知能を持つヒトやモノを提示します．両者は独立して研究されてきた技術ですが，近年の大量の事例やデータをセンシング・分析する深層学習等の技術の発展に伴い，両者は相互に利用しあう関係になってきました．VRではAIにより生成される空間を仮想空間として提示することも可能になりシミュレーションへ応用可能となります．またAIにとってはVR空間での体験を通じて得られるヒトのセンシングデータの活用がさらなるAIの発展につながっています．VRの表示・センシングデバイスが普及してきている今は，VRとAIの両分野に関する知見や課題、将来の研究を議論するのにふさわしいタイミングと思います．そこでAVMの3月研究会では以下のようなトピックを中心に，VRとAIに関連する幅広い研究発表を募集します．

また3月研究会では特別講演とパネル討論を予定しています．特別講演としては，VRを含む最新の画像処理・符号化の国際標準化動向について，NTTメディアインテリジェンス研究所上席特別研究員の高村誠之氏よりご講演をいただく予定です．パネル討論については，高臨場映像とロボットとのコラボレーションについて研究をされている，URCF URI WG(超臨場感産官学フォーラム 超臨場インタフェース WG)メンバ有志にご参加いただき，現状の課題や今後の研究分野の発展について議論いただく予定です．

■募集トピック

VRシステム
多感覚システム
拡張現実（AR）
高臨場感画像・映像符号化
多視点画像処理
マルチチャネル音響処理
画像生成
各種データセンシング
ロボット制御
深層学習利用によるデータ分析
コンピュータグラフィクス
コンピュータビジョン
画像認識
映像音声処理
信号処理

■特別講演（予定）
　「画像・映像符号化技術に関する最近の動向」
　講師：NTTメディアインテリジェンス研究所　上席特別研究員　高村誠之　氏

■パネル討論（予定）
　「高臨場映像とロボットのコラボレーション」
　講師：URCF URI WG(超臨場感産官学フォーラム 超臨場インタフェース WG)メンバ
　　参加予定：
　　　中京テレビ　　　　　　　川本哲也　氏
　　　湘南工科大学　教授　　　堀越力　氏
　　　ソフトキューブ株式会社　加納裕　氏
　　　慶応義塾大学　　　　　　宮澤篤　氏

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

歩きスマホは絶対ダメ

歩きスマホ、危険です！

私のスマホ歴は、2017年9月からなので、四か月程度です。でも、かなり使いこなしていて、ちょっと油断しました。

外食後、お店の近くで、スマホを取り出しました。私は歩きスマホはやりません。ただ、駐車場のようなところだったので、スマホを見ながら、少しずつ移動してしまったようです。

スマホの処理が終わり、正面を向こうとしたとき、激痛が！何が起こったのか最初は解らなかったのですが、金属の看板にアタマをぶつけたようです。正確には、右眼の上です。金属の角なので、傷口はきれいに割れて、血が出てきました。メガネは落ち、フレームがかなり変形。

出血はよいとして、そのあと仕事をしますから、メガネがなければならない。そこで、すぐにメガネを購入したお店に向かいました。

「直してみますけど、フレームが折れるかもしれません」と言われましたが、幸い形状はほぼ元通りとなりました。ただ、以前一度変形を直してもらったので、この機会にと、その場で新しいものを注文しました。レンズは同じヤツ。年明けにできるそうです。

というわけで、歩きスマホは危険。どんなに自信のある人でも厳禁です。事故れば、私の程度であればよいですが、そうでなければ、失うものは大きいかも...

Deep Learning (10)

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

以前、何度か輪読をしましたが、今回、もう少しちゃんと読めそうな機会をいただきました。というわけで、本書にまた挑戦します。新しい知見が得られましたら、適宜報告いたします。

新聞のバックナンバー

必要に迫られ、某新聞のバックナンバーを探していました。

欲しい日付が特定され（これも紆余曲折あり）、直接新聞社に出向きました。でも、あいにく在庫切れでした。まだ三か月前ですけどね。ではどうすればよいかと訊くと、図書館においてあるとのことで、横浜市の図書館にまいりました。

こちらでは、新聞は日付ごとに直接本棚に整理されてありました。自由に閲覧が可能です。必要な記事を見つけ、その場でコピー。

この図書館では、新聞のバックナンバーは半年間保管だそうです。では、そのあとどうするのかと、図書館の人に訊いてみたら、破棄するとのことです。であればと、そのとき引き取れませんか、と訊いてみたら、ダメです、と言われてしまいました。破棄するんだったら、くれてもいいと思うんですけどね。まあ、規則がそうなっているんでしょうね。

abc予想

「abc予想」を、日本人数学者（M先生）が証明した、というニュースが駆け巡っています。

これは2012年に発表されたものですが、まったく新しい数学を構築し、それを適用することで、abc予想を証明した、と主張するものです。なので、これが正しいかを検証するには、まず、まったく新しい数学（= Inter-universal Teichmüller Theory: ITU）を習得しなければならないわけです。

暫し前、ある英語ジャーナルに、この検証がなぜ困難を極めているのか、書かれてありました。つまり、もしもこの証明が間違っていたとすれば、せっかく新しい数学を習得したとしても、それは浮かばれないかもしれず、大量の時間を費やすので自身のキャリアを棒に振るリスクがある、ということです。その通りだと思います。

なので、M先生はもちろん素晴らしいに決まっていますが、それを検証しようとした方々も、同等に素晴らしいと思います。

Pocket WiFi 603HW

以前、データ端末の機種変は意味がない、ということを書きましたが、

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1722.html

そのあと、なぜか機種変しました。同メーカの603HW。

結果的に、機種変は正解。理由は、三日で1GB制限が、10GBに緩和されたことによります（7GB/月なので、実際にはこんなには要らない）。先日、出張先のホテルでネット会議をやったのですが、ホテルのWiFiが弱く、やむなく603HWを使いました。

結果的に、1GBを超えてしまったのですが、翌日もきちんと使えました。以前だと、このようなときは、使い物にならなかったわけです。

自身のWiFiでネット会議をやることはほとんどないので、月の制限は同じでも支障なし。私の見込み違いでした。

対数の歴史 (3)

先日（2017年12月15日）の、湘南工科大学・非常勤にて、対数の説明をいたしました。

対数関数は、数学書だと、指数関数の逆関数として説明されます。あるいは、1/xの積分として定義されることもある。

ただ、実際のところ、対数というのは、実用的な「計算ツール」として発明されました。16世紀末のことです。これは、航海をするにあたり、大きな数の掛け算をする必要があったことによります。当然、計算機はないので、人手でやった。これがたいへんだということで、掛け算を足し算で代用できないか、と考え出されたのが、対数というわけです。

...などという話を、導入でしたところ、多少興味を持ってもらえた？

ポアソン分布 (2)

ポアソン分布は、以下の式で表されます。

p(x;μ) = (μ^xe^-μ)/x! --- (1)

pが最大となるxはμです。なぜか、これを導きたいと思いました。

式(1)をxで微分すればよいと思いきや、xはゼロ以上の整数です。なので微分はできません。でもやってしまう。

その前に、式(1)の対数をとります。計算を簡単にするためです。これは合法的。

log(p) = xlog(μ) - μ - log(x!) = xlog(μ) - μ - Σlog(x) --- (2)

式(2)をxで微分します。これは非合法。

d(log(p))/dx = log(μ) - Σ(1/x) --- (3)

式(3)をゼロとおいて解けばよろしい。

式(3)を見ると、第二項を積分とみなせば、log(x)ですね。なので、x=μが導けました。以上、連続離散混合計算でした！

テレビドラマのロケ (2)

私の仕事場（横浜オフィス、馬車道）のすぐそばでロケしていたことから知った、「刑事ゆがみ」、最終回を視ました（2017年12月14日）。

浅野忠信と神木隆之介がよかったですね。私は民放をほとんど視ないので、結果的に俳優さんも知りません。このおふたりも、これまではよく知りませんでした。

このドラマは、神奈川県警が舞台なので、私にはおなじみのシーンが登場します。港沿いの道や、中華街などです。おそらく県警の屋上を使ったのだと思いますが、そこからの景色もよく出てきました。横浜はやはりよいところ。

スマホ (5)

スマホに移行して、三か月。もう手放せません。

Facebook、Messenger、LINE、Gmail、が4つの神器、ということを、以前書いたのですが、

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1883.html

ということは、このときはまだ、スマホではslackは使っていなかった、ということですね。これも付け加えさせていただきます。なので、5つの神器。

スマホによるslackでの武器は、その場でノートに手書きし、その写真を送れること。いったん写真を撮って、それを読み込む、という手間は不要です。slackから直接撮った直後の写真を送れる。手書きを多用する私には、きわめて強力です。これはパソコンではできない（できるかもしれないが、使えない）。

風邪ひきました (2)

先日（2017年12月11日）、某会合に出ていたのですが、その最中に発熱を自覚。最後には結構上がり、ヤバい感じになりました。

平熱が高いので（37度近くある）、熱には多少とも耐性があるのですが、インフルエンザを疑い、そのあとの忘年会はドタキャン、座りたいのでグリーン車で帰宅しました。

翌日は自宅で終日休養。熱も下がってきて、インフルではなかったとほっといたしました。終日自宅にこもることは殆どないのですが、ぼ～としていても、結構時間の経つのは早いですね。もう少しぼ～としていたかった。

bias and variance (3)

"bias and variance"、PRMLと並行して読んでいる、"Response Surface Methodology (2016)"、第10章ですが、ここの記載がなにかおかしい。

10.2に、PRMLと同じような式を計算しています。やはり(bias)²とvarianceに分かれるのですが、varianceのほうは、二乗しないといけませんよね。548ページの式(10.9)です。

bias and variance (2)

"bias and variance"、避けて通れそうにないので、PRMLの3.2"The Bias-Variance Decomposition"を、再度読み直しました。同書の式(3.38)は以下です。

{y(x;D) - h(x)}² --- (1)

これを計算します。h(x)は正解（未知）、y(x;D)はデータDが与えられたときの回帰式です（データDに依存することに注意）。

式(1)を計算します。ある項のマイナスとプラスを入れてやるのがミソ（よくやる手）。すなわち、

式(1)
= {y(x;D) - E_D[y(x;D)] + E_D[y(x;D)] - h(x)}²
= {y(x;D) - E_D[y(x;D)]}² + {E_D[y(x;D)] - h(x)}² + 2{y(x;D) - E_D[y(x;D)]}{E_D[y(x;D)] - h(x)} --- (2)

E_D[]というのは、データDを全て考えたときの平均です。

さて、式(2)のデータDによる平均をとります。PRMLでは、式(2)の3項めがゼロになると書かれてあります。私は最初、相関がないのでゼロになると思っていたのですが、そうではなく（そうかもしれないが）、よく考えれば自明ですね。3項めの最初の項をみれば、これの平均を取るとゼロになるのは明らかです。従って、

E_D[{y(x;D) - h(x)}²] = E_D[{y(x;D) - E_D[y(x;D)]}²] + {E_D[y(x;D)] - h(x)}² --- (3)

が導けました。PRMLでは式(3.40)です。1項めがvariance、2項めが(bias)²です。2項めは、計算上はこれのE_D[]ですが、外しても同じことです。

あらたなネコ (2)

先日、ネコ生活第二期、という話を書きましたが、

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1826.html

実はその一週間後、諸事情で断念、ボランティアさんにお返ししました。一匹ならなんとか、とも思ったのですが、ボランティアさんのルールで、二匹かゼロ匹か。

本件はすぐにでも書けたのですが、あまりにも早すぎたので、躊躇していました。問い合わせがありましたので、ここに明記させていただきます。

Inoreader

いま、RSS readerは、Feedlyというのを使っているのですが、

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-915.html

ふとしたことから、Inoreaderというのを知りました。というわけで試してみた。

第一印象としては、なかなかいいです。ちょっと併用してみます。

ビジュアルメディアExpo2017

本日（2017年12月7日）、「ビジュアルメディアExpo2017」に行ってまいります。いつものように、パシフィコ横浜にて。仕事場から徒歩圏。

見どころは、StageVR360シアターです。

平面幾何学 (2)

以前ネタにした、平面幾何学の問題ですが、

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1516.html

先日（2017年12月4日）、数学関連の飲み会にて、同じ問題を出してみました。

すると、とあるK氏が、「わかった！」と言って、正解を出しました。私の図をじっと見ていただけです。5分くらいでしょうか。ちょっと驚きました。K氏は、数学科のご出身ではありますが、弁護士をされているという、異色の方です。

eの説明 (2)

eの説明を考えるにあたって、eに関する私の知識が、いかにいい加減であるかを再認識いたしました。以下、備忘録。

まず、eの定義ですが、これは、

lim ((e^h - 1)/h) = 1 (h→0) --- (1)

を満たす数として定義されます。つまり、x=0における傾きが1である指数関数の底。

そうすると、y=e^xの微分が、微分の定義式を計算すると、y'=e^xとなることが導ける、というわけです。合ってますか？

立体映像技術研究会 (3)

先日（2017年11月30日）、立体映像技術研究会に参加いたしました。湘南工科大学（辻堂）にて。

自宅が同学から徒歩圏なので、最後まで聴いて、懇親会に参加して、のんびり帰ろうかな、などと思っていたら、発表者に名を連ねていた、濱岸さんから声をかけられました。新横浜で飲みましょう、とのことです。濱岸さんは関西なので、そのあと新幹線で帰宅ということ。

たまたま、泉さん（日本人で唯一の3D成功者？）もいらしていたので、三人で新横浜へ。あとでわかったのですが、濱岸さんが泉さんを研究会に誘ったんですね。

以前、一緒に3D関連で活動したので、そのときの昔話が出ました。そう言えば、ちょうど10年前、韓国で"3D Fair 2007"というのがあって、そこにもこの三名は参加しました。濱岸さんは当然として、私もなぜか、日本側からの招待講演メンバに入ってしまい（人数が足りなかった）、ヘタな英語でプレゼンしたことを思い出しました。日本からは10名が話したのですが、Korea-IT-Timesに取り上げられたのは、濱岸さんと私のものでした。記事になるということは、よほど内容が簡単だった、ということ？

Levenberg–Marquardt法 (2)

Levenberg–Marquardt法（LM法）について、おバカな記事を以前書きました。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-1904.html

かなりヤバい記事です。すぐにでも削除したいところですが、いたしません。私はこのとき、このようなおバカなことを考えていた、という記録です。そして、それがその後、改善されたということであれば、進歩が確認できるのです。なので、おバカなほうが、進歩は容易。いくつになっても進歩はできる。