ディープラーニングにおける「カプセルネットワーク(CapsNet)」による画像認識とは？
By SplitShire ディープラーニングにおける画像認識には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使った学習が一般的とされています。しかし、CNNによる画像認識では、人の顔を認識するときに目や鼻、口のパーツは認識できるものの、これらの正確な位置関係を認識することは得意ではありません。2017年11月にGoogleの研究員であるジェフリー・ヒントン氏が、CNNの欠点を克服したという「カプセルネットワーク」(CapsNet)を発表しました。CapsNetがどのようなものか、オライリーの記事を読むとよくわかるようになっています。 Introducing capsule networks - O'Reilly Media https://www.oreilly.com/ideas/introducing-capsule-networks 画像認識においては「畳み込みニューラルネットワーク
［CEDEC 2017］ニューラルネットがキャラの動きを自然に，処理負荷を低くする？ キャラクターアニメーション品質向上に向けた新提案
［CEDEC 2017］ニューラルネットがキャラの動きを自然に，処理負荷を低くする？ キャラクターアニメーション品質向上に向けた新提案 ライター：米田 聡 ゲームパッドを使ってキャラクターを操作しているとき，キャラクターの動きになんとなく違和感を覚えたり，足が地面に着いていないように感じたりといった経験をしたことがあるゲーマーは多いだろう。 ゲームが3D化を果たして以降，キャラクターの自然な動きを作り出す方法はゲーム制作における大きな課題の1つになった。モーションキャプチャを使って現実の人の動きをデータ化してゲームに取り込むことは可能だが，ゲーム中のキャラクターはユーザーの操作に応じてさまざまな動きを見せなければならないからだ。 しかし，「だからゲーム中で起こり得るすべてのモーションをキャプチャし，データとして用意しておきましょう」というのは，ハードウェア側のストレージやメモリ，それにCP
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