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What's hot (20)
厂辞尘の分かり易い解説
- 1. 厂翱惭の分かり易い解説
- 2. 初めての人は 初めまして
- 4. で～ごです。
- 5. 自己紹介 ? で～ご ? 岐阜高専D科 OB ? 高専カンファは3回目(発表は2回目) ? Twitter : dego_96
- 6. 自己紹介 ? で～ご ? 岐阜高専D科 OB ? 高専カンファは3回目(発表は2回目) ? Twitter : dego_96
- 7. 自己紹介 ? で～ご ? 岐阜高専D科 OB ? 高専カンファは3回目(発表は2回目) ? Twitter : dego_96
- 8. 自己紹介 ? で～ご ? 岐阜高専D科 OB ? 高専カンファは3回目(発表は2回目) ? Twitter : dego_96
- 9. 自己紹介 ? で～ご ? 岐阜高専D科 OB ? 高専カンファは3回目(発表は2回目) ? Twitter : dego_96 クリスマスの予定は もちろんバイトです！
- 10. さっそく厂翱惭の説明
- 11. に入る前に
- 12. 何故にこの発表をするのか？
- 13. 理由 ? 遺伝的アルゴリズム（GA）と同程度の難易度 – ニコ動にGAはあるがSOMは無い ? けっこういろんな場所で使える ? 岐阜カンファ１．５のリベンジ ? 高専の研究で使ったから – 卒研発表のスライドの半分を占領 – 学科内で担当教官しか詳しくなかった（当時） – 理解してみれば思ったより簡単
- 14. 调べてみた どこで使われているのか ? 居住地域構造研究に対する自己組織化マップの適 用可能性 ? 自己組織化マップを用いた風況予測に関する研究 – 松江高専 築谷隆雄 ? 自己組織化マップを用いた輪郭抽出手法の研究 – 津山高専 薮木登、松江高専 築谷隆雄
- 17. 僕 担当教官 これ使ってみて
- 18. 僕 担当教官 これ使ってみて わかりました。 簡単に説明を???
- 19. 僕 担当教官 これ使ってみて わかりました。 簡単に説明を??? 読めばわかるよ！
- 20. 僕 担当教官 これ使ってみて わかりました。 簡単に説明を??? 読めばわかるよ！ 応用って書いて ありますけど???
- 21. 僕 担当教官 これ使ってみて わかりました。 簡単に説明を??? 読めばわかるよ！ 応用って書いて ありますけど??? 読めばわかるよ！
- 22. 僕 担当教官 これ使ってみて わかりました。 簡単に説明を??? 読めばわかるよ！ 応用って書いて ありますけど??? 読めばわかるよ！ 簡単でいいので せ、説明を???
- 23. 僕 担当教官 これ使ってみて わかりました。 簡単に説明を??? 読めばわかるよ！ 応用って書いて ありますけど??? 読めばわかるよ！ 簡単でいいので せ、説明を??? 頑張って！！
- 24. 调べてみた 自己組織化マップ
- 26. 调べてみた ソ ム Self Organizing Map ? SOM
- 27. 调べてみた ソ ム Self Organizing Map ? SOM コホネンが提案した、教師なし学習によって、入力データ群 をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元へと写像 することができる、大脳皮質の視覚野をモデル化した人工 ニューラルネットワークの一種である。 高専生のレポートで大活躍のWikipediaより
- 28. 调べてみた ソ ム Self Organizing Map ? SOM コホネンが提案した、教師なし学習によって、入力データ群 をそのデータ間の関係を保ったまま、任意の次元へと写像 することができる、大脳皮質の視覚野をモデル化した人工 ニューラルネットワークの一種である。 高専生のレポートで大活躍のWikipediaより (？Д ？)???! ???????????
- 29. 简単に言うと
- 30. 入力データを平面にきれいに并べる
- 31. 入力データを平面にきれいに并べる
- 32. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草 小 大 根 縞 狩 走 名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食 さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 持 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5 キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5 メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5 ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5 ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
- 33. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草 小 大 根 縞 狩 走 名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食 さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 持 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5 キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5 メンドリ ライオン 1 0 0 0 入力データ１ （16次元） 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.3 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0.5 0.5 ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
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- 39. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草 小 大 根 縞 狩 走 名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食 さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 持 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5 キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5 メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5 ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5 ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
- 40. 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 属 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 性 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 中 夜 2 4 髪 有 た 羽 草 小 大 根 縞 狩 走 名前 ぐ 行 本 本 を 蹄 て あ 飛 泳 食 さ ら き が あ 猟 る ぶ ぐ い い 性 足 足 持 類 り 性 い つ み り ハト 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0.5 キツネ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.5 メンドリ 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0.3 0 0 1 1 0.5 ライオン 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0.5 ガチョウ 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 ワシ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 イヌ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 オオカミ 0 1 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 シマウマ 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 ※ サンプルなので細かいことは アヒル 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 ネコ 1 0 0 0.5 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 気にしないでください フクロウ 1 0 1 0.5 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 トラ 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 （注）僕は作ってません0 ウマ 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 タカ 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 ウシ 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1
- 41. 入力データを平面にきれいに并べる
- 42. 入力データを平面にきれいに并べる ＝ 結果（2次元）
- 44. 鸟
- 45. 草食 肉食
- 46. なにがわかるのか
- 49. なにがわかるのか ? 関係図（的なもの）ができる ? 似た性質のものは近くに来る ? 特徴?性质の位置関係がわかる
- 50. なにがわかるのか ? 関係図（的なもの）ができる ? 似た性質のものは近くに来る ? 特徴?性质の位置関係がわかる ? 多目的最適化のパレート解の可視化
- 51. なにがわかるのか ? 関係図（的なもの）ができる ? 似た性質のものは近くに来る ? 特徴?性质の位置関係がわかる ? 多目的最適化のパレート解の可視化 ? クラスタリングに使われたり
- 52. なにがわかるのか ? 関係図（的なもの）ができる ? 似た性質のものは近くに来る ? 特徴?性质の位置関係がわかる ? 多目的最適化のパレート解の可視化 ? クラスタリングに使われたり ← これにはこんな感じで 書いてあります
- 53. ここまでの説明で、、、
- 54. 分かったような
- 55. 分かってないような
- 57. これどうやって作るのか？
- 58. 动物の例ではわかりにくいので
- 59. 色（搁骋叠）の例で説明します
- 60. 动物 色 １６次元 六角形
- 61. 动物 色 １６次元 ３次元 六角形
- 62. 动物 色 １６次元 ３次元 六角形 四角形
- 64. 中学で全て习います
- 65. 厂翱惭の分かり易い解説
- 66. 厂翱惭の分かり易い解説
- 67. 中学生でも分かる厂翱惭の解説
- 69. １．入力データを用意する 入力データ ? 画像 １ピクセル（R1、G1、B1） ２ピクセル（R２、G２、B２） ３ピクセル（R３、G３、B３）
- 70. １．入力データを用意する 入力データ ? 画像 入力データ1（R1、G1、B1） 入力データ2（R２、G２、B２） 入力データ3（R３、G３、B３）
- 71. １．入力データを用意する 入力データ ? 画像 入力データ1（R1、G1、B1） 入力データ2（R２、G２、B２） 入力データ3（R３、G３、B３） ↓ 最初のピクセル（入力データ１） ↑ 最初のピクセル（入力データN）
- 72. １．入力データを用意する 入力データ ? 画像 入力データ1（R1、G1、B1） 入力データ2（R２、G２、B２） 入力データ3（R３、G３、B３） ↓ 最初のピクセル（入力データ１） 最初のピクセル（入力データN）↑
- 73. ２．出力平面（结果）を初期化する 出力 ? 配列 W H
- 74. ２．出力平面（结果）を初期化する 出力 ? 配列 自分で決めるもの W ? W （横幅） ? H （縦幅） ? １個１個の色（ランダム） H
- 75. ２．出力平面（结果）を初期化する 出力 ? 配列 自分で決めるもの W ? W （横幅） ? H （縦幅） ? １個１個の色（ランダム） H
- 76. ２．出力平面（结果）を初期化する 出力 ? 配列 自分で決めるもの W ? W （横幅） ? H （縦幅） ? １個１個の色（ランダム） H 要はてきとーな画像と同じ
- 77. ２．出力平面（结果）を初期化する 出力 ? 配列 自分で決めるもの W ? W （横幅） ? H （縦幅） ? １個１個の色（ランダム） H 要はてきとーな画像と同じ ニューロン
- 78. ３．きれいに并べ変える（学习する） 結果 入力データ ???
- 79. ３．きれいに并べ変える（学习する） 結果 学習のやり方 ①入力データを一つ選択 入力データ ???
- 80. ３．きれいに并べ変える（学习する） 結果 学習のやり方 ①入力データを一つ選択 ②入力データに最も似た色の ニューロンを探す 入力データ ???
- 81. ３．きれいに并べ変える（学习する） 結果 学習のやり方 ①入力データを一つ選択 ②入力データに最も似た色の ニューロンを探す ③周囲にあるニューロンを 入力データに近い色にする 入力データ ???
- 82. ３．きれいに并べ変える（学习する） 結果 学習のやり方 ①入力データを一つ選択 ②入力データに最も似た色の ニューロンを探す ③周囲にあるニューロンを 入力データに近い色にする 入力データ ???
- 83. ３．きれいに并べ変える（学习する） 結果 学習のやり方 ①入力データを一つ選択 ②入力データに最も似た色の ニューロンを探す ③周囲にあるニューロンを 入力データに近い色にする ④全ての入力データに対して ①～③を繰り返す 入力データ ???
- 84. ３．きれいに并べ変える（学习する） 結果 学習のやり方 ①入力データを一つ選択 ②入力データに最も似た色の ニューロンを探す ③周囲にあるニューロンを 入力データに近い色にする ④全ての入力データに対して ①～③を繰り返す 入力データ ??? 入力データ全部やって学習１回
- 85. 学习を繰り返すことで???
- 86. 学习を繰り返すことで???
- 87. 学习を繰り返すことで??? 完成!!
- 88. なんか违う… ≠ 完成??
- 89. ※ 表現の仕方が違うだけです ≒
- 90. 皆さん、もうわかりましたね
- 91. 「わかった」ということは
- 92. 「プログラム」 書けますよね？
- 93. え？
- 94. (ヾ????缚)????？
- 96. もっとわかりやすく 手順 １、入力データを用意する ? ごめんなさいm(_ _)m ２、出力平面（結果）を初期化する ? ごめんなさいm(_ _)m ３、きれいに並べ変える（学習する） ? もっとわかりやすく
- 97. ※ 前に出たスライドです ３．きれいに并べ変える（学习する） 結果 学習のやり方 ①入力データを一つ選択 ②入力データに最も似た色の ニューロンを探す ③周囲にあるニューロンを 入力データに近い色にする ④全ての入力データに対して ①～③を繰り返す 入力データ ??? 入力データ全部やって学習１回
- 100. もっとわかりやすく 学習のやり方② 入力データに最も似た色のニューロンを探す 似た色とは？ ? 色の距離が最も近いもの 距離： d ? ?x2 ? x1 ? ? ? y2 ? y1 ? 2 2
- 101. もっとわかりやすく 学習のやり方② 入力データに最も似た色のニューロンを探す 似た色とは？ ? 色の距離が最も近いもの 色の場合 距離： d ? ?R1 ? R2 ? ? ?G1 ? G2 ? ? ?B1 ? B2 ? 2 2 2
- 102. 距離について 2次元 d? ?x2 ? x1 ? ? ? y2 ? y1 ? 2 2 3次元 d? ?x2 ? x1 ? ? ? y2 ? y1 ? ? ?z2 ? z1 ? 2 2 2 色 d? ?R2 ? R1 ? ? ?G2 ? G1 ? ? ?B2 ? B1 ? 2 2 2 N次元 d? ?a2 ? a1 ?2 ? ?b2 ? b1 ?2 ? ?c2 ? c1 ?2 ??n2 ? n1 ?2 ← ここから↑の d が最も小さくなるものを 探せばおk
- 103. もっとわかりやすく
- 106. 近づけるとは（数学的に）
- 107. 近づけるとは（数学的に） Q、「1」 を 「10」 にするには？
- 108. 近づけるとは（数学的に） Q1、「1」 を 「10」 にするには？ A1. 10倍する A2. 9を足す
- 109. 近づけるとは（数学的に） Q1、「1」 を 「10」 にするには？ A1. 10倍する × A2. 9を足す ○
- 110. 近づけるとは（数学的に） Q2、「1」 を 「10」 に半分だけ近づけるには？
- 111. 近づけるとは（数学的に） Q2、「1」 を 「10」 に半分だけ近づけるには？ A1. 5倍する
- 112. 近づけるとは（数学的に） Q2、「1」 を 「10」 に半分だけ近づけるには？ A1. 5倍する
- 113. 近づけるとは（数学的に） Q2、「1」 を 「10」 に半分だけ近づけるには？ A1. 5.5倍する
- 114. 近づけるとは（数学的に） Q2、「1」 を 「10」 に半分だけ近づけるには？ A1. 5.5倍する A2. 4.5を足す SOM的にはコッチ
- 115. 近づけるとは（数学的に） Q2、「1」 を 「10」 に半分だけ近づけるには？ A1. 5.5倍する A2. 4.5を足す SOM的にはコッチ 4.5 = (10 - 1)÷2 差 半分 結果は 1 + 4.5 = 5.5
- 116. 近づけるとは（数学的に） Q2、「1」 を 「10」 に半分だけ近づけるには？ A1. 5.5倍する A2. 4.5を足す SOM的にはコッチ 4.5 = (10 - 1)×0.5 差 割合 結果は 1 + 4.5 = 5.5
- 117. 近づけるとは（数学的に） 図で書くと １０ ９ １
- 118. 近づけるとは（数学的に） 図で書くと １０ 4.5 １
- 119. 近づけるとは（数学的に） 図で書くと １０ ここが近づけた値 5.5 4.5 １
- 120. もっとわかりやすく ２ 学習のやり方③ 周囲にあるニューロンを入力データに近い色にする Rnew ? R1 ? ?R2 ? R1 ?? ? GもBも同じことをやれば (Rnew, Gnew, Bnew) が近い色になる
- 121. 説明していなかったこと １ 学習のやり方③ 周囲にあるニューロンを入力データに近い色にする Rnew ? R1 ? ?R2 ? R1 ?? ? n ? ? n ? n? n 今、何回目？ ? n ? ? 0 ? ?1 ? ? N 全部で何回やるのか ? N? 4.5 = (10 - 1)×0.5← α0はコレ
- 122. 説明していなかったこと ２ 学習のやり方③ 周囲にあるニューロンを入力データに近い色にする Rnew ? R1 ? ?R2 ? R1 ?? ? n ? ? n ? は の半径です
- 123. 説明していなかったこと ２ 学習のやり方③ 周囲にあるニューロンを入力データに近い色にする Rnew ? R1 ? ?R2 ? R1 ?? ? n ? ? n ? n? n 今、何回目？ ? n ? ? 0 ? ?1 ? ? N 全部で何回やるのか ? N?
- 124. これでもう、みんな厂翱惭を理解した
- 125. これでもう、みんな厂翱惭を理解した
- 126. 最后になりましたが、
- 128. 「ポケモン151匹を厂翱惭で并べてみた」
- 129. 使ったデータ 某攻略サイトから ? 種族値 (攻、防、特攻、特防、素早) ? 捕まえやすさ ? 経験値 ? タイプ