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christinaの備忘録

てきとーに。

Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する

 

このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。
Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です(だそうです)。
画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。
以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。

Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているため、気軽に試せるようになっています。
先日開催された87でSIG2DというサークルがDeep Learningの入門記事を載せた本*1を頒布しており、それを読んでなんとなくやる気になったのでその記事をなぞって自分でも画像分類器を作ってみました。
題材はラブライブ!のキャラクターです。与えられた画像に対し、どのμ'sのメンバーが画像の中にいるかをそこそこの精度で判定するのが目標です。また、他のアニメのキャラをμ'sと判別しないようにします(髪の色だけで判定したりはできない)。

 

完成品はこんな感じです

 

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*1:Hazuki, Tachibana., Kotori, Otonashi., Yuuma, Kanoue., and Asuna. Proceedings of the 3rd Interdimensional Conference on 2D Information Processing. SIG2D'14

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意志の力を維持するためのブドウ糖

人は何かを我慢するとエネルギーを使う。例えば

  • おいしそうなクッキーを食べるのを我慢する
  • 人に良い印象を与えようとする
  • 先入観や偏見を抑えようとする
  • 死の恐怖と向き合う 

このような活動をした時に、その後の活動に影響が出ることが知られている。Gailliotらによる研究は自己制御のために脳がブドウ糖をエネルギーとして使っており、ブドウ糖血中濃度が能力に影響を及ぼす事を実証している。

 

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スポーツの強さと競技人口の相関

ほとんどの競技で、国際試合となると国ごとにはっきりした優劣が現れる事が多い。この差を説明するのによく言われるのが競技人口の違いで、選手の数が増えるほどトップ層の強さも上がるという直感的な考えだ。

世界一を決めるという話になると問題になるのはその国のトップ数十人の能力だけであって、その国の平均的な選手がどれくらい上手いかはあまり影響しないだろう。だから競技人口を増やすのは、実施するのが簡単ではない事を除けば良い考えに聞こえる。

この考えは正しそうだとずっと思っていたが、よく考えれば裏付ける証拠を見た事がなかったので少し調べてみた。

 

身体的な能力が入ると要因が増えて面倒なので、頭脳だけで決まるチェスについての結果で以下の様な図が見つかった。

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Toward a General Theory of Expertise: Prospects and Limits. K. Anders Ericsson and Jacqui Smith

グラフは国ごとのチェスプレイヤーの数と、タイトル保有者の数を表わしている。競技者数に比例してタイトル保有者も増えており、相関係数は0.82であるそうだ。

拍子抜けするほど期待通りの結果だが、競技人口が国のスポーツの強さの大部分を占めると考えて問題ないだろう。身体的な能力が影響するスポーツだと相関は弱くなるだろうが、似たような遺伝子を持つ国同士が戦った場合、やはり競技人口が大きな影響を及ぼすと言えそうだ。

275万課金した時のスクフェスのガチャの分散

スクフェスに275万課金した廃人がいたそうな。

 

 

スクフェスはURの出現確率が1%固定とされている。

LP回復に使ったラブカストーンを無視すれば、課金額からURの枚数の期待値はすぐに出てくる。しかし実際どの程度分散があるのか知らなかったのでメモがてら。

 

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なぜ合理的な思考で宝くじを買えるのか

合理的に宝くじを買う
 
身近なギャンブルである宝くじを買う事の是非の議論は誰でも一度は経験していると思う。
最も素朴な批判は期待値によるもので、普通宝くじは売上の5割から7割くらいしか配分されず残りは寄付や収益に当てられる。平均すれば、宝くじを買うのは赤か黒に賭けているのに払い戻しは2倍ではなく1.5倍しかないルーレットをしているようなものだ。そんなギャンブルをする意味がどこにあるのか?
これに対する典型的な反論は夢を買っているという論で、それによれば普通ならまとまって手に入ることはない金額を掴める可能性があって賭け金も低いのだから宝くじを買う意味はある。
これらの主張について簡単にまとめておく。
 

明晰夢をコントロールするデバイス「Remee」の覚書

 

Remee

二年ほど前にRemeeと呼ばれる明晰夢を見るためのデバイスが話題を呼んだ。明晰夢の中では夢を見ている最中にそれが夢であることを自覚でき、更に自分が夢の内容をコントロールできると言われている。つまり体一つで空を飛んだりするような、現実ではできない事を夢の中で臨場感を伴って体験できる。コントロールはできないにしろ、現実かと思うような臨場感の夢を見たことがある人は多いだろう。明晰夢は素晴らしい話に聞こえるが、実際に明晰夢を見るには訓練が必要で、諦めてしまう人が多い。そんな明晰夢を見るための手助けをしてくれるのがRemeeだ。誰でも簡単に明晰夢を見れたら素敵でしょ?

 

そんなRemeeだから2年前に発売した時はかなりの騒ぎになった。実の所明晰夢を見るための似たようなデバイスは他にもあったのだが、値段は1000ドル以上もするような製品が並んでいて普通の人が買うような物ではなかった。そこに出たRemeeは95ドルという驚異的な価格だったから興味を持つ人もぐっと増えたわけだ。元々はKickstarterのクラウドファンディングで募集されていて、自分も買おうかと思ったが当時は結局踏ん切りがつかなかった。

 

しかし発売してからRemeeに関する話は全く聞かない。そうこうしているうちに月日は経って、今度は別のAuroraという明晰夢補助デバイスが出るそうだ。せっかくなのでRemeeが発売後にどういう評価を受けたのかまとめておく。

 

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