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K.Suzuki (@canacanata)

投稿一覧（最新100件）

3 0 0 0 深層予測学習を用いたロボット動作の複合生成

研究室のメンバーと一緒に解説記事を書きました。今までの仕事をロボット動作の複合生成の視点からまとめたものになっています。 https://t.co/mVm9Mjnqrc

143 0 0 0 OA 制御工学者のための強化学習入門

RT @Idesan: 京大加嶋先生et al.のこの強化学習の解説はすばらしい。 https://t.co/jXLQHjFIKh 既存の強化学習の解説の大半は、たぶんゲームとかの応用が頭に入っている人はいいのかもしれないけど、ゲーマーじゃないおれには理解不能だった。こういう風…

13 0 0 0 OA モデルと実対象の信号差を利用した制御

RT @ModeErrorComp: 2自由度制御、内部モデル制御、モデル誤差抑制補償器、外乱オブザーバ、スミス法をまとめた解説記事書いてから4年も経過していた。 https://t.co/NDMZSO4FRl

お気に入り一覧（最新100件）

1 0 0 0 シリコンバレーにおけるロボティクス研究と産学教育連携 —大学院生の視点から—

日本ロボット学会誌に寄稿しました。 サンフランシスコ・ベイエリアでのロボティクス研究開発という文脈で、大学や地元企業、そしてそれらを取り巻くコミュニティがどのような役割を果たしているかについて、個人的な留学経験をもとに書いています。 https://t.co/RroMFnCcdF

5 0 0 0 OA 動物の歩容遷移を再現する4脚ロボット

歩容遷移について日本語のいい解説ないかな、と探したら大脇さんのよさそうなのが見つかった 日本ロボット学会誌 動物の歩容遷移を再現する4脚ロボット 大脇 大 https://t.co/Pxp276uSRz

9 0 0 0 OA 現代制御理論とは何であったか

藤崎先生の記事「現代制御理論とは何であったか」をようやく読了。 製造業にいるとつい忘れがちだけど、制御理論って「この制御対象のクラスなら性能補償できる」ということだと思う。制御対象のカテゴライズもすごく重要。現代制御が古典制御の上位互換という認識は誤り。 https://t.co/TI1ilpjlE8

7 0 0 0 OA 深層学習を用いた異常検知技術

解説 深層学習を用いた異常検知技術 https://t.co/B2cCczaBhz

6 0 0 0 熱溶解積層法を前提とした垂直多関節ロボットとハンドの機械設計・製造

今月のJRSJのアールティの皆様の解説、並ならぬ量の試行錯誤に基づいたであろう知見が詰まってて、とても参考になりました J-STAGE Articles - 熱溶解積層法を前提とした垂直多関節ロボットとハンドの機械設計・製造 https://t.co/jwAtOtql1q

3 0 0 0 OA 能動学習:問題設定と最近の話題

オープンアクセス / 能動学習：問題設定と最近の話題 日野 英逸 https://t.co/wrl4otR8GP

15 0 0 0 OA ニューラルネットの関数解析的方法と無限次元零空間

オープンアクセス / ニューラルネットの関数解析的方法と無限次元零空間 園田 翔 https://t.co/rIjdjm55SE

42 0 0 0 OA 深層学習の統計理論

オープンアクセス / 深層学習の統計理論 鈴木 大慈https://t.co/mtSl73YjIt

45 0 0 0 OA 開拓者精神を燃やし続けて

“修士の2回生になって,把握系のポテンシャル理論をまとめて,計測自動制御学会の論文集に投稿した.結果はさんざんで,一人の査読者にこっぴどく酷評され,他の査読者は消極的に採択という判断.したがって,論文としては却下されてしまった” 若き日のMIT浅田春比古先生 https://t.co/X0T9jf4wDM (PDF) https://t.co/5TQbK2BUgQ

6 0 0 0 OA エントロピーと情報 : 関数解析の見地に立って

エントロピーと情報 : 関数解析の見地に立って https://t.co/uXK99XMsmx

10 0 0 0 OA 制御理論における数学 第8回: 微分幾何-接続-

制御理論における数学 第8回: 微分幾何-接続- https://t.co/d8HVZryRgX

17 0 0 0 OA 逆運動学の数値解法

杉原さんの解説だと「Newton-Raphson法を原型とする勾配法」とぼかして表現されてるな・・・。 杉原知道「逆運動学の数値解法」 日本ロボット学会誌 Vol.34, No.3, 2016 https://t.co/KRcRP1ouAV

12 0 0 0 OA 《制御理論における数学》第1回: 線形代数-特異値分解を中心にして

《制御理論における数学》第1回: 線形代数-特異値分解を中心にして https://t.co/YWgTd7RLC6

32 0 0 0 OA ガウス過程・深層ガウス過程とそれらの音声情報処理への応用

オープンアクセスになってました https://t.co/21QRfA1EBo https://t.co/8qQSEuvzXg

14 0 0 0 OA 環境音から異常を検知する統計的手法

Deepでポン以前の異常音検出についてはこちらをご覧ください https://t.co/aFwRAhLksW

13 0 0 0 OA モデルと実対象の信号差を利用した制御

2自由度制御、内部モデル制御、モデル誤差抑制補償器、外乱オブザーバ、スミス法をまとめた解説記事書いてから4年も経過していた。 https://t.co/NDMZSO4FRl

42 0 0 0 OA 2019年度日本神経回路学会学術賞受賞者のことば/論文賞の研究概要/最優秀研究賞の研究概要/優秀研究賞の研究概要/大会奨励賞の研究概要

OISTの銅谷賢治先生の研究人生を振り返るこの原稿，研究者のロマンとワクワクが満載な内容で素敵すぎる！！ https://t.co/5VPwNr1zHp

3 0 0 0 OA 連続時間制御と離散時間制御理論の融合

連続時間制御と離散時間制御理論の融合 https://t.co/IlNpSZjadN

1 0 0 0 OA Residual Networks に対する確率的正則化の提案: Shake-ResDrop と Shake-SENet

Residual Networks に対する確率的正則化の提案: Shake-ResDrop と Shake-SENet https://t.co/YEqgnk4L67

14 0 0 0 OA Generative Adversarial Networksの基礎と応用

Generative Adversarial Networksの基礎と応用 https://t.co/yxpZddToJJ

12 0 0 0 OA 難聴と補聴技術

やっと公開された。 現時点で自分が知る限りで一番聴覚と難聴について分かりやすく正確に書いてあると思うやつ。 音響学会誌やさしい解説:難聴と補聴技術 https://t.co/1QCNXnkUdI

4 0 0 0 OA 音声認識技術の変遷と最先端 ――深層学習によるEnd-to-Endモデル――

これもまた / 音声認識技術の変遷と最先端 ―深層学習によるEnd-to-Endモデル― https://t.co/T7toD1Vpw8

3 0 0 0 OA ニューラルネットワーク理論と符号

ニューラルネットワーク理論と符号　https://t.co/T0pcNgtEcN

2 0 0 0 OA 国際会議Interspeech2017報告

国際会議Interspeech2017報告 https://t.co/aFxchZChHG

2 0 0 0 OA 模倣学習と強化学習の調和による効率的行動獲得

模倣学習と強化学習の調和による効率的行動獲得（JSAI2006） https://t.co/c2HuFURd9k はそれっぽい．Imitation Learning: A Survey of Learning Methods https://t.co/FM5R7zJIJq ．あまり手を出すとロボット系の話題になってしまいそう． https://t.co/b0nLWpAqgJ

7 0 0 0 意見抽出のための評価表現の収集

日本語の極性判定のデータセットって、存在しなかったりするのかな。NTCIRのデータセットは母体として毎日/読売のデータが必要だし、極性辞書の構築・評価研究でもベースラインのようなデータセットを使っていない。 https://t.co/Ms3febAimU https://t.co/khlCuHEqWH

266 0 0 0 OA 応用数理の遊歩道(26) : 情報幾何の生い立ち

甘利さんの「情報幾何の生い立ち」 https://t.co/dpyiWlrUkd における 5. 大型プロジェクト研究と個人の創意 の章を読もう

3 0 0 0 OA タンパク質二次構造予測を行う深層学習モデルのSaliency Mapによる可視化

DNNを用いてタンパク質のアミノ酸配列からその構造を予測するときに，なぜうまくいっているのかをSaliency Mapで可視化する話おもしろかった https://t.co/bjWN9jAdTv #jsai2017

2 0 0 0 OA 敵対的訓練を利用したドメイン不変な表現の学習

GANでドメイン不変な表現を学習する話すごいのはわかるけどぼくの知識が足りなくて理解が追いついてない https://t.co/xBBIeu3VQM

30 0 0 0 OA 人工知能技術の導入判断にかかる意思決定者のバイアスとその解決に向けて

あのO岩くんさんがJSAIで人工知能の導入判断について語るらしい。これは必見！！ https://t.co/W4KgEoW8JG

7 0 0 0 OA The 16th IEEE International Conference on Data Mining(ICDM 2016)

ICDM2016の会議報告が，人工知能学会の学会誌3月号に掲載され，オンラインで無料公開されました．ご関心のある方はご覧下さい． https://t.co/cAWOMmMcA9

7 0 0 0 OA 画像識別のための特徴量

Medical Imaging Technology 特集／画像処理非エキスパート研究者のための画像処理入門 「画像識別のための特徴量」 https://t.co/ikFlhwjgdL

73 0 0 0 OA 緊急地震速報のための同時多発地震を識別する震源推定手法

緊急地震速報のIPF法の論文は溜渕・山田・Wu(2014) https://t.co/VMy5BJuF6P

46 0 0 0 OA 自然勾配学習法-学習空間の幾何学

Natural Gradients and Stochastic Variational Inference https://t.co/M279spKzwu 自然勾配のすばらしい解説．甘利先生のこれもhttps://t.co/8LrtyzC1CI

15 0 0 0 OA 共変量シフト下での教師付き学習

共変量シフトがどういう状況を指すのかは、この論文 https://t.co/ThLHpno65B の3ページ目あたりとかこの論文 https://t.co/M0cz3yMUCl を読んで分かった（ような気がする？）

87 0 0 0 OA 特異モデルとベイズ学習

#数楽 https://t.co/wGEOzKXDIk 渡辺澄夫、特異モデルとベイズ学習 (2003) これ読みものとしてとても面白い。添付画像はこれより。渡辺澄夫さんが佐藤のb函数とゼータ函数を「発見」したときの感動の話。 https://t.co/3EWg17HyoW

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