人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★3 (277ﾚｽ)
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40(2): 2021/07/15(木)09:23:29.14 ID:LCRWqaSJ(1/2) AAS
Conv2D に color channels が 3 のカラー画像を食わせたとき、チャンネル 1 のグレイスケール画像と同じでフィルタ数分の結果が出力されます
入力（横、縦、チャンネル）、出力（畳み込み横、畳み込み縦、フィルタ数）
カラー画像のチャンネルはどのように扱われているのか、どこかに書いてないでしょうか？
足し合わせてグレイスケールにしてフィルタが生成されるのでしょうか？
APIではchannels_firstとか指定した場合にはバッチ形状にくっつく様に結果が出力される様に読めますが、その指定は無いので上記の出力です（API仕様書にある通常の例と同じ
187: 07/28(月)19:21:55.14 ID:6kJ7bdhc(4/4) AAS
ブラックホールの性質を読み解く新たな解析手法、京大など発見
2025/07/28 15:00
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>>わずかな外的環境の変化で乱れたブラックホールの「準固有振動」の集合から、時空の大域的構造を反映する「テイル重力波」を含む重力波波形を再構成することに成功。「ブラックホール分光法」が抱える課題を解決し、その有用性を確認できたと7月24日に発表した。
>>従来は標準的な準固有振動に基づいた波形解析が主流であり、乱れた準固有振動はブラックホール分光法の意義に疑問を呈する課題として認識されてきた。しかし今回の発見により、乱れた準固有振動がブラックホール周囲の大域的な時空構造など、豊かな情報を有することが判明。その結果、重力波波形モデルへの応用にも有用であることが示唆された。これは、ブラックホール分光法の堅牢さを示すだけでなく、高精度なリングダウン波形モデルの構築や重力波データ解析の精度向上に向けた新たな道を切り開くものと期待されるとした。
>>リングダウン重力波は、ブラックホールの極めて近傍から発せられる重要で貴重なシグナルだ。これを精緻に調べる手法がさらに発展すれば、極限重力環境における一般相対性理論の正しさや、新たな物理の必要性があるのかなどを探る大きな手がかりが得られる可能性が広がる。今回の成果は、極限重力の検証に大きく寄与することが期待されるとしている。
木材が曲がる瞬間をナノスケールで“その場観察”、京大など世界初成功
2025/07/28 18:00
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量子トンネル効果の「トンネル内部」を世界初観測
省3
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