自分用読むべき論文メモ 2017年11月版
脳の基本単位回路を発見 | 理化学研究所
脳の基本単位の物理的な構造が分かったとのことなので、機能解析が進めば、NNのようなモデルでの複製も一気に進むのかな?
Marco Tulio Ribeiro, Sameer Singh, Carlos Guestrin, ``"Why Should I Trust You?": Explaining the Prediction of Any Classifier'', arXiv:1602.04938v3 [cs.LG] 9 Aug 2016.
機械学習の結果について、何故その答えが示されたかを、簡単な単語レベルでの要素のラベルの羅列を示すことで説明できるようにして、学習結果の良し悪しを判断できるようにしようとした話。超重要。
Huu Le, Tat-Jun Chin, ``Deterministic Approximate Methods for Maximum Consensus Robust Fitting,'' arXiv:1710.10003v1 [cs.CV] 27 Oct 2017.
ロバストな対応点探索。Matlabのコード有り。
www.blog.google
googleの音のVR用SDK。
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ロボコン創始者の森先生の本。
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Kai Arulkumaran, Marc Peter Deisenroth, Miles Brundage, Anil Anthony Bharath, ``A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning,’’ arXiv:1708.05866 [cs.LG]
深層強化学習サーベイ
RNN Noise: Learning Noise Suppression
github.com
RNNを使った音声データのノイズ低減。CのサンプルコードとWEBデモ有り。
実践的な最適制御設計のための手法の一つがILQ。恥ずかしながら知らなかったので、こっそり勉強。
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N. Kimura, K. Fujimoto, T. Moriya, ``Real-Time Updating of 2D Map for Autonomous Robot Locomotion Based on Distinction Between Static and Semi-Static Objects,'' Advanced Robotics, Vol. 26, 2012 - Issue 11-12
実用的な2DSLAMの地図更新手法。日立。
github.com
ROS依存では無さそうなCollision Avoidanceライブラリ。ただ、Rustという謎言語。ソースコードだけだとアルゴリズムよくわからない。
https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdf
medium.com
ヒントン先生のカプセルネットワーク。いつかお世話になるかもしれないから、知識としては知っておくべき。
www.spc.jst.go.jp
生物規範型ロボットについて、割と良くまとまっている。その他の中国のロボット技術のサーベイも興味深い。