線形識別よりパラメータ数の少ないCNN
はじめに ディープラーニングのモデルはパラメータ数が膨大になりがちです。この膨大なパラメータが表現力につながり高度な処理が可能になる、とも考えられますが、本当にそうでしょうか。 今回は、パラメー...
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ベイズ推定でProof of Workの難易度調整アルゴリズムを導出する
2019-08-25更新：ノイズ強度$q_t$を動的に変更するように変更。 2020-03-21更新：予測更新の式の見直しほか、ノーテーションの整理など。 導入 難易度調整アルゴリズム（Diff...
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アスキーアート自動生成とディープラーニングをつなぐ微分可能レンダラーを実装した
はじめに 微分可能レンダラーという研究があります。これは画像の描画過程を微分可能に近似することで、レンダラーへの入力（3次元モデルやカメラ姿勢など）とその出力（画像）の関係をディープラーニングで...
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10行(780バイト)で動く手書き数字認識アプリ
はじめに 機械学習入門の定番であるMNISTを題材にn行プログラミング（ショートコーディング）をやってみました。 いろいろと頑張った結果、MNIST精度95%のモデル＋アプリを含めて10行（改行...
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OpenCVのGstreamerバックエンドで高度な動画キャプチャを実現する
はじめに OpenCVのキャプチャ機能(VideoCaptureクラス)は対応形式がとても多く、Wifiウェアラブルカメラなどのストリーミングも扱うことができて面白いです。しかし、デコード関連の...
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M5StickCでテレビ視聴時間カウンタをさくっと作る
はじめに 子供に視聴時間を約束してテレビを見せているのですが、度々時間オーバーになってしまいます。(番組自体の時間は気にしているようですが、録画番組の選択画面やザッピングでダラダラ時間を費やして...
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CNNダウンサンプリング時の位置ずれ問題と簡単な解消方法
はじめに 典型的なCNNでは何らかの形でダウンサンプリングが行われます。 従来は2x2プーリングをストライド2x2で使われていましたが、最近は3x3畳み込みや3x3プーリングをストライド2x2で...
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Raspberry Piで自動運転やってみる 1.車体の準備
この記事は全3回のうちの1つ目の記事です。つづきもご覧ください。 1.車体の準備（本記事） 2.自動ブレーキ 3.障害物回避 概要 Raspberry Pi Zero Wを手に入れたので、自動運...
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KerasのSpatialDropout2Dの動作具体例
概要 SpatialDropout2Dというのがあるので画像認識で利用を検討したのですが、字面からイメージしたのと違った動作でした。 先行記事もありますが、画像で使う場合の具体例が出ていないので...
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手数料を使ったReorg攻撃の可能性とその対策案
はじめに Bitcoin等のブロックチェーンにおいて、手数料の過剰支払いによってReorgを起こす手法がある気がしたのでメモしておきます。 既に提案されているかもしれないですし、あまり自信のある...
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セルフィッシュマイニングのインセンティブ分析（マルコフ決定過程による分析）
追記：2018年12月に、より詳細な分析記事を書いています： https://qiita.com/stnk20/items/297dafff76fd330d8f90 つい先日、Monacoinで...
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51%攻撃再考 ー成功率と費用の詳細分析ー
はじめに ビットコインの価格低下が続いています。昨年はバブルだったので、適正価格？に戻りつつあるだけなのかもしれません。 しかし気になるのは、ここ1ヶ月ほどでハッシュレートが急低下していることで...
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学習画像オーグメンテーションの補助ライブラリ fusewarp を書きました
はじめに 画像認識・物体検出などのタスクを学習させる際、しばしばデータオーグメンテーションが使われます。 画像のデータオーグメンテーション用のライブラリはいくつかあるのですが、物体検出やポーズ推...
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1ピクセルで手書き数字認識
はじめに シングルピクセルカメラというものが研究されています。 これは、1ピクセルの光センサーを使い、照明や光路を時間変化させながらセンシングすることで、空間情報を時系列情報に変換して取り出す手...
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動き錯視を再現する簡単なモデル
はじめに 少し前になりますが、ディープラーニングを使って動き錯視を再現するという研究が出ていました。 https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/f...
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Raspberry Piで自動運転やってみる 2.自動ブレーキ
前回のつづきです。 今回は障害物に近づくと自動で停止する機能をつくります。 画像処理の概要 カメラは一個だけなので、モーションステレオ方式で空間情報を取得します。 計算量の観点から、勾配ベース...
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Raspberry Piで自動運転やってみる 3.障害物回避
前回のつづきです。 前回は自動ブレーキをやりましたが、今回はいよいよ障害物回避をつくります。 障害物を避けて走る ステアリングを操作するので、映像に回転運動が加わり少し難しくなります。 まずはこ...
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座標を出力する物体検出モデルにおける、MSE損失の罠
はじめに 画像から物体検出し、ロボットアームでその物体をつかむ、といったタスクを考えてみます。 物体検出では対象の座標を知りたいので、画像を入力、座標を出力とする回帰問題として扱えばよさそうです...
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MNISTをベジェ曲線で近似してみる
はじめに 以前MNISTの筆跡推定をやってみたのですが、すこし別のアプローチを考えてみました。 前回はLSTM＋シンプルな描画系を使いましたが、今回はMLP+ベジェ曲線描画系を使ってみます。 実...
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LSTMでMNISTの筆跡を推定する
はじめに GANやVAEといった生成系モデルが目覚ましい進展を見せています。これらのモデルにおいて、生成過程はCNNやRNNといった比較的汎用性の高い方法を使っています。しかし、生成過程になんら...
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