回答編集履歴
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記述もれの修正
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@@ -1,6 +1,7 @@
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そういう研究が行われているかどうかはわかりませんが、
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入力値のチャンネル数を増やせば、疑似的に時間の概念を作れるのでは思いました。
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例えば、500*500の動画を学習させたいとし
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読み込んだ直近100枚分画像を覚えておきたいとすると
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500*500*100を入力値として与えてやるとよさそうです。
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実際に、alpha go やalpha syogiはコウや千日手のルールを覚えさせるために同じような手法を取っています。
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文法の修正
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@@ -6,5 +6,4 @@
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実際に、alpha go やalpha syogiはコウや千日手のルールを覚えさせるために同じような手法を取っています。
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(現在の局面 + 直近の局面を入力値として与えている。)
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今回の問題も現在の状況と過去の状況がわかればいいので、動いてる車を検出する事も出来そうですが
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精度を求めてチャンネル数を増やすと、リアルタイムに耐えられる速度を保てるかどうかが怪しいですね。
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今回の問題も現在の状況と過去の状況がわかればいいので、同じ手法を取れば、動いてる車を検出する事も出来そうですが、精度を求めてチャンネル数を増やすと、リアルタイムに耐えられる速度を保てるかどうかが怪しいですね。
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文法の修正
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@@ -3,5 +3,8 @@
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例えば、読み込んだ直近100枚分画像を覚えておきたいとすると
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500*500*100を入力値として与えてやるとよさそうです。
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実際に、alpha go やalpha syogiはコウや千日手のルールを覚えさせるために同じような手法を取っています。
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(現在の局面 + 直近の局面を入力値として与えている。)
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今回の問題も現在の状況と過去の状況がわかればいいので、動いてる車を検出する事も出来そうですが
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精度を求めてチャンネル数を増やすと、リアルタイムに耐えられる速度を保てるかどうかが怪しいです。
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精度を求めてチャンネル数を増やすと、リアルタイムに耐えられる速度を保てるかどうかが怪しいですね。
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