2016年10月25日 (火)

私と会話したい人は、

ここのブログは存在さえ忘れそうですが、

「せいせんかんすい」で検索して出てくるFC2の掲示板は、かなり書き込みがあります。

ここのブログの検索ワードのようなものが上に出てきます。

日常生活を演じて記録

あちこちに書いているつもりが、書いていないんですけれど、

日常生活の、家庭での生活の、食事とか、入浴とか、普通に部屋にいるとき、掃除、

の場面を、あらゆる角度から記録していきます。

大量に集めていって、典型例として、プロトタイプにしろ、集めていくことが人工知能だと思います。

2016年6月20日 (月)

プロフィール

平成8年、香川医科大卒、

http://astamuse.com/ja/patent/published/person/6881618

施設名 しんりょうじょ

従業員 複数
診療科目 ないかぜんぶ、げか、せいけいなど、、

・人工知能プログラムの製作
・一般電子回路
・言語 H-8 3048 N88BASIC Z80、VC++ 独自のプロダクションルール言語
・電子機器の修理、改造


趣味 ラジコンの飛行機、写真、電子工作・修理、読書、ドライブ

所有ゲーム機
スーパーファミコン、セガサターン、PS2 PS3
購読雑誌 トランジスタ技術、内科学会、人工知能学会、

2016年5月24日 (火)

知能の創発はできないと思う

脳は2000億にもおよぶ神経細胞をノードとする大規模動的複雑ネットワークであり、個々の神経細胞の挙動は極めて単純かつ局所的であるにもかかわらず、全体として知能や意識・感情といった複雑な現象を創発させることができる不思議なシステムです。

何を創発というのかが問題だけれど、

基本的な感覚などを作ろうとすれば、大量にデータが必要であって、

ものすごく大量の画像セットが必要です。

それに、ディープラーニングになにか過大な期待があるけれど、結局はニューラルネットなんだから、それほど特別でもないし、

モージュールだとかなにかいろいろと新しい概念を作ろうとするけれど、

結局はプロダクションルール的なIif thenのような構造と変わらないと思います。

どんなアプローチでもいいから実世界とつながるようなプログラムを、

人間が経験していると同じだけの実際の、実世界の大規模なデータが必要です。

2016年4月12日 (火)

このアルゴリズムは

SOMやBPを見ていて作ったものだから、

現在のディープラーニングと比べても、それほどひどいことではないと思うんだけれど、

だれも何も言ってくれませんね。

つまりは、大量のパターンの基本的に切り出したコマの画像は角度つきの線分になってしまうということです。それ以上のパターンは使えません。

毎回、ディープラーニングで学習させて取り出したりするのではなく、ある程度、コーデックのようになってしまうのです。

それで、類似を扱おうとすれば、それは、単純な角度つき線分です。

現在70万枚の類似画像検索で0.2秒程度で動くようです。

2016年2月16日 (火)

最大想起枚数22万枚、秒間4枚、

Xeon5690 x2でVS2013 48GBで、

PS3のゲームを学習させて、想起させて動作させようとしている。

最大想起枚数22万枚、秒間4枚、でなんとかリアルタイムゲームを、、

2015年12月10日 (木)

Deep learningディープラーニング、深層学習

画像の分類は、分類というものが記号に変換することだから、

記号接地問題なわけですが、

分類する項目というのをどうするかというのが問題です。

岩波の語彙辞典をみて物の分類というものを見てみると、

実在するものよりも、抽象的なものの分類が多くなります。

中でも、学校とか、会社などという画像で理解するには不適切なものがあるし、

そもそも、ネコというものを分別するものというのも、ネコという画像を分類しようとしていますけれど、ネコは本来は時系列の画像として存在しているということからして静止画で分類できるかどうかというのは無理があります。

世の中にある物の全部の分類のリストを作るだけで大変なことなので、

それで、私は、物の分類は、身近にあるもので作ろうとして、小型のロボットを使って、

部屋の中をスキャンした画像から取り出すことを想定しています。

2015年12月 5日 (土)

Deep learningディープラーニング、深層学習

蒼穹の昴 25話分のDVDをまとめて、
一秒に10枚の720x480の画像にして、
20万枚以下になりそうで、、、
最近の想起可能な枚数が14万枚だから、、
一回のデータがJPEGで、MPEG2と合わせて100GBが一つのセットで、、、
一日でコード化と想起が可能に、、、

2015年12月 4日 (金)

ディープラーニング、深層学習、Deep Learning

ディープラーニングは、

Haar-like特徴、AdaBoost、HOG特徴

というようなアルゴリズムで使っているようなパターンを自動生成したとして、

これらのアルゴリズムよりも効率悪いし、それほどのものじゃないけれど、

自動生成するというのが、何か得体のしれないところが良いんでしょうね、、、

2015年11月27日 (金)

Deep learningディープラーニング

単なる伸縮に対応した画像検索と変わりありません。

所詮は元データを荷重で計算して、分割したりして、再構成するんです。

ただ、カラー画像の扱い方をニューラルネットでどうしているのかわからないんですけれど、

私がバックプロパゲーションで作った時には1,0の画像です。

それを8Bitで7枚の0,1の画像にして24Bit分計算しようかとは思いましたが、、、

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