回答編集履歴
1
情報の追加。
test
CHANGED
|
@@ -43,3 +43,37 @@
|
|
|
43
43
|
[http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1511/06/news027.html](http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1511/06/news027.html)
|
|
44
44
|
|
|
45
45
|
> AO-SLOに用いられている補償光学（AO：Adaptive Optics）は、従来は天体観測に用いられてきた技術だ。天体の放つ光を地上の望遠鏡で撮影しようとすると、大気の揺らぎによってひずんでしまう。補償光学はこのひずみを除去して、鮮明な天体観測画像を得るために長年用いられてきた。
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
|
|
50
|
+
|
|
51
|
+
---
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
**追記：**
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
【Googleが人間以上の能力を持つ画像認識AI「PlaNet」を開発していることが明らかに - GIGAZINE】
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
[http://gigazine.net/news/20160226-google-image-location-planet/](http://gigazine.net/news/20160226-google-image-location-planet/)
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
【超解像画像のための深層畳み込みニューラルネットワーク】
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
[https://www.infoq.com/jp/news/2015/06/flipboard-deep-learning](https://www.infoq.com/jp/news/2015/06/flipboard-deep-learning)
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
【ニューラルネットワークにおけるDeconvolution - Qiita】
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
[http://qiita.com/shngt/items/9c86e69e16ce6d61a0c6](http://qiita.com/shngt/items/9c86e69e16ce6d61a0c6)
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
> Deep Convolutional Neural Network = 深層畳み込みニューラルネットワークが画像認識タスクで高い識別率を叩き出して話題になっているやつですね。
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
|