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MATLAB/Simulink

Matlab/SimulinkによるモーターMILS

前回の「ScilabによるモーターMILS」のMatlab/Simulink版。 慣れているということもあるが、やはりMatlab/Simulinkの方が楽。
scilab

ScilabによるモーターMILS

scilab/xcosで以下を実施。 モーターの動特性を持ったモータープラントモデルの作成 モーターといってもブラシ付きDCモーター モーターの先の負荷は一旦無視。(つまり空転状態) そのモーターを制御する制御モデルの作成 さらにそれらを合体させてMILSにする。
AI

ディープラーニング、機械学習の基礎数学

微分係数の定義。 導関数の公式。 偏微分。 ベクトルの和。 行列の和。 行列の積。 統計学。 相関。
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AI

ディープラーニングの法律、倫理、現行の議論

AIプロダクト開発の工程を通じて関連する法律、倫理、現行の議論について記載する。 プロダクトを考える。 データを集める。 データの加工、分析、学習。 実装、運用、評価。 クライシスマネジメント。
AI

ディープラーニングの産業への応用 その2

産業への応用の応用例を列挙。 タクシー需要予測。 来店者情報。 無人コンビニ。 多様な作業。 物流。 農業。 金融。 学習。 インターネット関連。
AI

ディープラーニングの産業への応用 その1

産業への応用の応用例を列挙。 不良品検出。 予兆検知、予防保全。 バラ積みピッキング。 自動運転。 ロボットタクシー。 診断支援。 ゲノム解析。 介護。 メンテナンス効率化。 建設現場。 産業廃棄物。 防犯、監視。
AI

ディープラーニングの研究分野 その3

ディープラーニングの研究分野である、音声認識と強化学習について記載する。 RNNの聴覚、音声分野の成果としてWaveNet(ウェーブネット)が存在する。 WaveNetは音声合成(Speech synthesis)と音声認識(Speech recognition)の両方を行えるモデル。
AI

ディープラーニングの研究分野 その2

ディープラーニングの研究分野の一つである、自然言語処理分野について記載する。 word2vecは、「単語→ベクトル」の意で、ベクトル空間モデルや単語埋め込みモデルとも言われている。 "単語の意味は、その周辺の単語によって決まる " という言語学の主張をニューラルネットワークで実現したもの。 有名な例は以下。
AI

ディープラーニングの研究分野 その1

ディープラーニングの研究分野の一つである、画像認識分野について記載する。 基本的には以下課題がある。 位置課題 検出課題 AlexNet(アレックスネット) 2012年のイメージネット画像認識コンテスト(ILSVRC)に従来手法のサポートベクターマシンに代わって優勝。
AI

ディープラーニングのテクニック その4

ディープラーニングの合わせ技のようなものが存在。 それらについて記載する。 教師あり学習、教師なし学習以外に強化学習と呼ばれる分野も存在する。 強化学習とは「行動を学習する仕組み」になる。 教師あり学習と混同し易いが、一連の行動系列の結果としての報酬を最大とするように学習する。 明確な答えがあるわけではない。
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