[過去ログ] 知能研究スレ [無断転載禁止]©2ch.net (259レス)
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(1): 2017/05/07(日) 09:47:05 ID:Dwd4nbW9(1/3)調 AAS
適当に面白そうなの
TDA トポロジカル・データ・アナリシス
195: 192 2017/05/07(日) 12:11:37 ID:TvN7v4vo(1/2)調 AAS
>>193
ありがとうございます。壁が多すぎて頑張れないかも、
東大の医学部にかなうわけでもないし。
バイオミメティックス面白いですね。アニマルロボットの進化は凄い。
『 10 COOLEST ROBOT ANIMALS』
動画リンク[YouTube]

『トップ8最先端のロボット信じられないほどの世界 』
動画リンク[YouTube]


>>194
統計学?集合論?統計処理ソフトの「R」の事かなぁ
『 Topology for Data Analysis』
動画リンク[YouTube]

196: 2017/05/07(日) 13:58:31 ID:Dwd4nbW9(2/3)調 AAS
記事を見た感じ
Deep Learningのさらにその先をいく(可能性をもつ)
データ解析手法としてのTDA
らしい

TDA=データ解析手法=位相的データ解析
=の使い方が微妙だけどこんな感じかな

Deep Learningと同じく、人間が脳を使って、
五感で得た周囲や自分の体についての感覚情報から、
どのようにして周囲の環境空間に対する
認識イメージや、物体概念、みずからの身体概念を得ているのか?
という「問い」に対して、統計学や確率論のアプローチではなく、
数学の一領域であるトポロジー(位相幾何学)
の知見から応えようとするなかから、生まれてきたようです。
とのこと
197: 2017/05/07(日) 15:10:00 ID:TvN7v4vo(2/2)調 AAS
CNN(コンボリューションニューラルネット)の手書き文字列認識は
上下が決まってるデータで処理するもんね。

移動回転拡縮しても猫が裏返って寝そべっていても
認識出来る事をどう捉えるのかって事ですかね。

移動回転拡縮の各パターンを総当たり並列処理で
検出するアルゴリズムしか思いつかないけども。
198: 2017/05/07(日) 23:37:53 ID:Dwd4nbW9(3/3)調 AAS
富士通の場合
(1)カオス理論に基づいて時系列データを図形化
センサーから収集したデータの時間変化をカオス理論を用いてグラフ化すると、
それらのデータを収集した機器の物理的な動きに応じて、特徴ある軌跡を描くという。
この軌跡を利用して、収集した時系列データを分類する。

(2)得られた軌跡の図形的特徴をトポロジカル(位相的)データ分析の手法を用いて数値化
トポロジカルデータ分析は、データを「ある空間内に配置された点の集合」と見なして、
その集合の幾何的な情報を抽出するもの。
ここでは、図形に含まれる穴の数や、大まかな形状を捉え、独自のベクトル表現に変換する。

(3)ベクトルデータを学習 
新たに設計した「畳み込みニューラルネットワーク」を用いて、
(2)で獲得したベクトルデータを学習する。

こんな使い方しているみたい

データを「ある空間内に配置された点の集合」と見なして、
その集合の幾何的な情報を抽出するもの。
ここでは、図形に含まれる穴の数や、大まかな形状を捉え、独自のベクトル表現に変換する。

TDAは図形化する手法とセットで使う感じかもね
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