[월:] 2017 2월

Localization : Histogram filter

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움직이는 물체가 자신의 위치를 정확히 파악하는 것은 매우 중요한 작업이다. 우리가 지도를 사용하고 GPS navigation를 사용하는 것은 바로 자신의 위치를 파악하기 위해서이다. 움직이는 로봇을 공부하면서 접한 개념이지만 localization은 생각보다 쉽지 않은 작업이다. 자율 주행차에서 매우 중요한 분야의 하나이기도 하다. 주변 환경에 대한 정보가 있는 상태에서 움직이는 물체가 센서를 통해 정보를 얻어 현재 자신의 위치가 어디인지… Localization : Histogram filter 계속 읽기

유용한 확률(Probability) 이론

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확률이론은 게임이나 주식등 우리 인간이 불확실성에 대해 인정하는 부분에 사용되는 매우 중요한 수학이다. 확률이론이 어렵다고 느끼는 일면에는 인간은 불확실한것보다 쉽게 예측가능하고 규정지을 수 있는 것을 더 선호하기 때문일지도 모른다. 이런 대상의 이론적 추론 방법론을 구분하기 위해 “deterministic”과 “Stochastic”이라는 단어를 여러 분야에서 사용한다. 세상은 불확실한것이 많으므로 이것을 수학적 추론에 반영하기 위해서는 반드시 확률의 개념이나 분포(distribution)의 개념이… 유용한 확률(Probability) 이론 계속 읽기

일본 영화 몇편

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가끔 영화를 몰아 볼 기회가 생기면 좋다. 지금이 그때이다. “너의 이름은”은 일부러 혼자 보러 갔다. 그 이후 영화, 특히 일본 영화를 많이 봤다. 좋은 영화가 많다. 아래는 그 중의 몇개이다. 앙: 단팥 인생 이야기 벛꽃을 좋아하는 도쿠에 할머니의 인생이야기. 일본 영화는 소소함에서 메시지를 전하는데 탁월한 것 같다. 나병이라는 멍에를 지고 평생 평범한 삶과 격리되어 살아온… 일본 영화 몇편 계속 읽기

다시 간 오키나와

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오키나와는 3년전 겨울에 간 경험이 있다. 기대를 크게 하지 않았지만, 바다와 경치가 아름다워 다시 한번 오리라 마음 먹은적이 있다. 오키나와는 일본의 제주도라 불리우는 장소라 일본 본토사람도, 한국사람도, 중국사람도 적당히 섞여서 관광하는 곳이다. 이번 여행은 관광보다는 어지러운 마음을 정리하고 에메랄드 빛 바다와 이른 벛꽃 보기 위한 여행이었다. 58번 해안 도로를 달리면서 바라본 바다도 이미 아름다웠으나, 주로… 다시 간 오키나와 계속 읽기

Deep Recurrent Q-Learning

Deep Neural Network, Machine Learning, Reinforcement Learning에 게시됨댓글 남기기

이번 포스팅은 Reinforcement Learning의 Deep Q-Network (DQN)와 연관이 있는 내용이다. 이것은 본질적으로 전에 포스팅한 Recurrent Convolutional Network의 reinforcement learning분야 활용예라고 생각해도 좋을것이다. DQN을 소개하는 포스팅에서 DQN은 state는 screen image이고 game(environment)의 dynamics을 고려하기 위해 4개의 frame을 사용한다고 언급하였다. 그렇다면, 4개의 frame 정보로 이루어진 현재의 state정보로는 agent의 적절한 action을 결정하기에 정보량이 부족한 경우라면, DQN이 게임을 마스터하기 어려울것이다.… Deep Recurrent Q-Learning 계속 읽기

3D Convolutional Networks

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그 동안 ConvNets는 주로 2D image 또는 video를 입력으로 사용하여 많은 분야에 활용되었다. 그러나  deep learning과 computation power의 잠재력을 융합한다면 차원을 확장하여 사용할 수 있도록 해준다. 여기서 소개할 논문은 2D convolution대신 3D convolutional  networks (3D ConvNets)을 사용하여 시공간(spatiotemporal) feature를 인식하는 방법에 관한 것이다. (여기서 3차원 데이터를 입력으로 사용한다는 것이 3차원 공간 data를 사용한다는 것을 의미하지… 3D Convolutional Networks 계속 읽기

Recurrent Convolutional Networks

Deep Neural Network, Machine Learning에 게시됨댓글 한 개

인공지능이 이미지를 분석하고 판단하는 일에 매우 뛰어난 성능을 보이며, chatbot에서 짐작할 수 있듯이 자연어 처리분야에서도 뛰어난 능력을 보여주고 있다. 이미지 관련된 능력은 CNN(Convolutional Neural Networks)의 영역이고, 자연어 처리능력부분은 RNN(Recurrent Neural Networks)이 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 두 신경망 구조는 인공지능의 비약적 발전에 큰 기여를 한만큼 이 두 구조의 장점을 모두 활용할 수 있는 분야가 이미지나 비디오의… Recurrent Convolutional Networks 계속 읽기