画像の識別処理にはCNNが一般的ですが、FFNNであれ、CNNであれ、ベクトルで処理していることにやや違和感があります。 画像は２次元ですので、行列のまま処理する方がむしろ自然に感じます。 行列のままであれば、縦横無尽にRNNの概念を適応することができる…

前回の記事はこちらです。 汎用ロボットのアーキテクチャについて 続き１ - neuralnetな日記次に、アルファのブレインとボディの接続について検討します。データの送り方は、データを流し続けるストリーミングタイプと、一度だけデータを送付するワンショッ…

次に、ボディに必要な部品をリストアップします。まず大まかに候補をリストアップした後で、詳細の見直しを行います。 難易度とコストと期間を把握することが目的です。 ※ 金額は送料別です。 1) 本体 hiramineさんのHW一覧から単三充電器と電池ケースを除い…

クラウド上にLinuxサーバーを起き、その上で自律可能なラジコン制御プログラムを展開します。ボディの実装として、タミヤのモーターキットに制御用OS+LTEモジュールを設置し、更にマイク、スピーカー、カメラ、赤外線出力を実装したものを用意します。これに…

SMEと交差エントロピーの具体的な出力を見て見ます。交差エントロピーに非対称性があること、複数次元の出力の出力の仕方がわかると思います。 import numpy as np # 2乗和誤差 def mean_squared_error(y, t): # ニューラルネットワークの出力と教師データの…

機械学習における損失関数(Loss Function)の位置付けは、作成した学習ロジックに対する評価指標です。 正解データ z (zは実数の集合) に対し、入力データ x (xは実数の集合) を学習ロジックf に投入して得られたデータ y (yは実数の集合でzと同じ配列数) が…

昨年末にとても面白い論文を見つけましたので、合間の時間を見つけて読み進めています。arxiv.orgこの論文は、機械学習の分野でもっとも権威のある国際学会、NeurIPSにて2018年度に最優秀論文として評価されている論文です。 ミーハー心と興味本位で読み進め…