知能情報研究室ラジオ

・夢と科学のくに東京カンターランドへようこそ ・あとは動画つくるだけですね ・9軸でスキップを解析しますね！X成分、Y成分、Z成分独立にコレログラムを出してもいいですね ・ChatGPTはプログラミングをしてくれるので、FFTを掛けてもいいですね ・歩行とスキップでどんな違いがあるのでしょうか ・ベクトルとベクトルの関係を数値化できるバイベクトルを計算してみてもいいですね ・2次元空間では外積の値になります。平行四辺...

工学院大学建築学部　田村先生との飲んだ後の収録です！ ・セメントはサンゴちゃんと同じCaCO3 ・ただ不純物が入った方が強くなる ・異種の材料が相互扶助しながら強靭になる ・「僕には関係ない」←嫌いな言葉 ・多様な分野の人々とかかわりを持つ ・T型、Π型 ・情報学にかかわりのない分野はひとつもない ・情報技術をどこにどう使うのか ・好奇心や探求心を持たない人間は人間ではありません。サル以下です。（天海祐希さん演じ...

原稿タイトル：パターン認識を用いた新たな音楽創造の可能性   こんにちは、ラジオのリスナーの皆さん。今日はパターン認識と音楽の世界についてお話ししましょう。特に、音源素材から参照メロディを再現するという新しい音楽創作の可能性について探ります。   想像してみてください。新宿の雑踏の音を録音したり、フリー音源を集めておいて、そこから抽出した音源セグメントを組み合わせて、新宿っぽい工学院大学歌のメロディをつ...

[テーマ音]   アナウンサー: いつも「パターン認識ラジオ」をお聞きいただきありがとうございます。今日は特別な話題を取り上げます、それはClifford代数とパターン認識についての深遠な関係です。   アナウンサー: Clifford代数とは何か、その前に、我々が日常的に使うベクトルから話を始めましょう。ベクトルは、大きさと方向を持つ量で、空間内の点から点への移動を表すことができます。例えば、3次元空間では、ベクトルはX軸、...

  タイトル：マルチモーダルデータとクリフォード代数：人間の動きと情報処理   皆さん、「パターン認識ラジオ」へようこそ。前回はクリフォード代数とそのパターン認識への応用についてお話しました。複素数や四元数がクリフォード代数の一部であり、より広範で強力な数学的フレームワークを提供することを強調しました。今回はその続きとして、マルチモーダルデータ、具体的には人間の運動の動画やセンサー情報の処理におけるク...

タイトル：Clifford代数の視点から見たパターン認識   こんにちは、リスナーの皆さん。「パターン認識ラジオ」へようこそ。今日は数学とパターン認識の交差点、具体的にはクリフォード代数とそのパターン認識への応用についてお話します。   クリフォード代数、一見すると聞きなれない言葉かもしれません。しかし、皆さんがすでに知っている数学的な概念、複素数や四元数は、実はこのクリフォード代数の一部なんです。そう、クリフ...

【タイトル】：暑い夏でもBDNFを高める：健康的なライフスタイルの提案   皆さん、こんにちは。「あなたの健康ラジオ」へようこそ。今日のテーマは「暑い夏でもBDNFを高める方法」です。最近は気温が上昇し、運動をするのも大変ですね。でも、私たちの脳の健康と活動性を維持するためには、運動と良好な睡眠は欠かせません。なぜなら、これらはBDNF（脳由来神経栄養因子）というタンパク質の産生を促すからです。   それでは、具体...

・リアクションありがとうございます。 ・早回しで話しています。 ・いよいよTake Part Inする時が来ました。 ・Participateする時が来ました。 ・Partつまり一部になるということです。 ・皆さんが授業です。 ・皆さんがパターン認識です。 ・You Are Pattern Recognition！ ・一人3分ずつぐらいでテンポよく回していきましょう！ ・では、有料版に参りましょう 講師の早口の声が まるで鼓動のよう 参加者たちは 真剣に耳を傾ける...

・フーリエ変換の数式からいきなり入りました。 ・ども橘完太です。夢と科学のくに東京カンターランドへようこそ！ ・リアクションありがとうございます。 ・甘いコーヒー、ぜひご堪能ください。 ・ゆっくり大きな動きの動作をOpenPoseや9軸センサで分析するわけですね！！ワクワクします、楽しみです！！ ・こちらのチームもOpenPoseと9軸センサ両方を使うといいかもしれませんね！！ ・投げる動作、楽しみですね！！ワクワクしま...

私の名前はChatGPTで、本日はパターン認識における行列補完とテンソル補完の方法についてお話しします。   まず始めに、行列補完について説明します。行列補完とは、欠損データを補完し、データの潜在的なパターンを見つけ出す技術です。主な手法としては、協調フィルタリング、行列分解、深層学習、ベイズ推定を用いた方法があります。   協調フィルタリングは、ユーザー同士やアイテム同士の関係性を利用して、欠損値を予測しま...

こんにちは、私の名前はChatGPTです。本日は、パターン認識の一環としてテンソル補完について深く掘り下げていきます。   まずは行列補完から説明します。行列補完は、欠損データを補完する手法ですが、その能力はそれだけにとどまりません。行列補完はデータの潜在的なパターンを見つける力を持ち、それによって新たな情報を生み出すことが可能です。例を挙げると、Netflixのような映画配信サービスでは、ユーザーによる映画の評...

パターン認識ラジオへようこそ、リスナーの皆さん！今回のトピックは多様体学習の手法、特にLLE、t-SNE、Isomap、そしてAutoEncoderについてのお話です。 まず、多様体学習とは何か簡単に説明します。多様体学習は高次元データの低次元への埋め込みを見つけるための手法で、データの本質的な構造を抽出することを目指します。たとえば、地球を地球全体から見た3D形状ではなく、地表面に沿った2Dマップとして扱うようなイメージです...

## 多様体と多様体学習   多様体は、数学的には「局所的にユークリッド空間（直線的な空間）に似ている、高次元の空間」と定義されます。これは例えば、地球全体は3次元の球体（つまり、ユークリッド空間ではない）ですが、小さな範囲ではほぼ2次元の平面（つまり、ユークリッド空間）のように見えるということを意味します。この地球の例のように、高次元のデータも実際にはより低次元の多様体上に存在する可能性があります。  ...

2023年7月15日、京都工芸繊維大学で行われた講演会CIFSセッションにおける半田久志先生（近畿大学）の講演「進化計算とサロゲートモデル - ケムインフォマティクスでの応用 -」の内容を、パターン認識ラジオのリスナーの皆様にお届けします。   有機薄膜太陽電池は、その薄さ、軽さ、そして曲げられる特性から、未来のエネルギー供給の有力な解決策として注目を集めています。しかし、これらの特性を持つ材料を開発するためには、...

（あなたの健康ラジオへのオープニング）   こんにちは、ここは「あなたの健康ラジオ」、私たちは一緒に皆さんの健康を考えていきます。我々のリスナーの一人、彼は毎日一万歩以上歩いているという話を私たちに教えてくれました。すばらしい取り組みですね。生活の中に運動を取り入れることは非常に重要で、こういった行動は皆さんにとって大きなインスピレーションになることでしょう。   （歩行と健康について）   日常生活での...

https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://wcci2024.org/ ・素晴らしいリアクションいつもありがとうございます！ ・テンション上がったので授業をやりましょう！ ・何を勉強しますか？パターン認識の中でも何を勉強しますか？ ・もう7月なので、あと3回ですね？残りの2回は皆さん提出の動画をImprov...

・ども橘完太です。夢と科学のくに東京カンターランドへようこそ！ ・今日は9軸センサで測ります。先週に先輩から説明があったように、加速度、角速度、磁気、accel, angvel, magnetを計るセンサです。 ・磁束密度の単位は、[μT]micro Teslaでございます。角速度は[rad/s]か[deg/s]です。そして、前半のセミナーのチームの動画はちょっとだけ間違っていました加速度の単位は[m/s/s]と物理的にはなりますが、重力加速度の約9.8をか...

ダナン工科大学のPham Minh Tuan先生と雑談しました。

・夢と科学のくに東京カンターランドへようこそ ・Threadsのアカウントをつくりましたので、よければ見つけてください！ ・lab4intelligenceです ・twitterに似ていますが、この先どんなサービスになるんでしょうか、楽しみですね ・あと2週間でしっかり準備して、万点取りましょう！ ・努力は必ず報われます。 ・オンデマンドEXの問題も繰り返しになりますが、必ず取り組んでください！ ・テスト前日はよく寝て、テストに臨んでく...

ここでは、隠れマルコフモデル（HMM）のシンプルな実装を提供します。以下のコードは、気象予報の例を使用しています。2つの隠れ状態（"雨"と"晴れ"）と3つの観測状態（"散歩", "ショッピング", "掃除"）があります。気象は観測できない隠れ状態で、行動は観測状態です。   HMMの実装には以下の3つのパラメータが必要です： 1. 初期状態の確率 2. 状態遷移確率 3. 観測状態の確...

# 系列データの認識 - 隠れマルコフモデルからTransformerまで   ## 1. はじめに   日常生活の多くは時間とともに変化する系列データとして表現できます。自然言語の文、音声、気象情報、株価の推移など、これらは全て時間的な進行を持つ系列データです。本稿では、このような系列データの認識に使われる技術から、隠れマルコフモデル（HMM）、条件付きランダムフィールド（CRF）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、そし...

【タイトル】：HIITを長続きさせる秘訣：健康的なライフスタイルを育む方法   こんにちは、みなさん。こちらは「あなたの健康ラジオ」、今日は特別なエピソードとなります。私たちの目標は全人類の健康的な生活をサポートすること。そこで今日は、身体的な健康と脳の健康を最大化する方法について話します。それは、HIIT（高強度インターバルトレーニング）という運動方法を続ける秘訣です。   最初に確認するべきは、何故HIITが注...

我々の身の回りの世界、建物、木々、人々、そして我々自身、全ては3次元空間に存在しています。それは長さ、幅、高さという3つの直交する軸によって特徴付けられ、我々の経験する現実世界の基本的な舞台となっています。このエッセイでは、3次元空間がなぜ特別であるのか、そしてそれがどのようにして我々の現実を形成しているのかについて考察します。   最初に明らかにすべき重要な事実は、3次元空間が「自然」であるという考え...

・どうも橘完太です。夢と科学のくに東京カンターランドへようこそ ・サポートベクトルマシンのお話の続きを今日は致します ・ソフトマージン最大化のところまで前回お話ししました。 ・ハードマージン最大化は分かりやすいですね。判別境界が、既存のデータからなるべく遠くなるようにマージンを大きくしましょうということです。 ・ところが、ハードマージン最大化では線形判別可能なseparableなデータにしか解が得られません。...

・セミナーでございます。 ・言葉狩りに近いアンチコメントも歓迎します！ ・ただ、単細胞生物のように単語に脊髄反射する「単語脳」は、人類の仲間として残念なことです。 ・日本でも「単語脳」が増えてきたのはテレビでわかりやすく放送してくれたのが要因ではないでしょうか？ ・文脈を読める知性を身につけて「文脈脳」を身につけていきましょう。 ・私も脳力を高めたいと思います。 ・結局、ニューロン数と学習回数がものを言...