最近は、インピーダンス制御と、トルクセンサを用いることにより、微細なトルクを直接ティーチングアンドリプレイすることが出来るようになっている。以下に、ROBITICが提供しているFT300というトルクセンサを用いたデモが公開されている。 http://robotiq.c…

Hierarchcal Bayesian Program Learning (HBPL)というLake、Salakhutdinovらにより提案された階層的な（文字で言うと、サブストローク、ストローク、ストローク間の関係から構成される）同時分布を用いたone-shot learningが主流な方式である。Human-level c…

Adversarial examplesという、入力画像に意図的に妨害するノイズを入れることにより、DNNの認識を失敗させる方法が研究されている。 Explaining and Harnessing Adversarial Examples, Goodfellow et al., arxiv2015 入力画像に、DNNのロス関数のに関する勾…

最近、Deep Learningを学習するためにCGデータを活用するための研究が注目を集めている。単にCGデータを生成して学習に使うのではなく、学習にとって有用なデータを生成するために、CGのパラメータを適応的に調整するのが特徴である。以下は最近の論文の簡単…

多重重点サンプリング法とは、複数のソース分布からサンプリングしたデータと密度比を持ちいて、ターゲット分布に基づく期待値をバリアンスを抑えて推定する方法である。 https://graphics.stanford.edu/courses/cs348b-03/papers/veach-chapter9.pdfもう少…