研究日誌 @ くろるん
http://w.atwiki.jp/kuroln/
研究日誌 @ くろるん
ja
2010-09-27T23:20:20+09:00
1285597220
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コメント/2010年7月
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/28.html
-こっちの更新はしないの？ - 名無しさん 2010-09-27 23:20:25
2010-09-27T23:20:20+09:00
1285597220
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2010年7月
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/27.html
-&bold(){7/1}
やっとネット復旧・・・・つらかった．本当につらかった．明日から本気出す．
#pcomment(reply)
2010-07-01T09:00:11+09:00
1277942411
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2010年6月
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/26.html
-&bold(){6/10}
死んだ．とりあえずシミュレーション結果待ちと三本指のマニピュレーションをやる．補間は凍結かなぁ．
#pcomment(reply)
2010-06-10T10:48:04+09:00
1276134484
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2010年5月
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/25.html
-&bold(){5/13}
GW終了！
課題:トルク選択の余裕の取り方
補間の適用
タスクの一般性の考察
-&bold(){5/17}
トルク選択の余裕を識別関数を登るように設定した・・・つもりなんだけど，境界方向にいってる気がする．
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切片とガウス関数の分散を計算に入れてなかった．たぶんこれで余裕出すトルクは大丈夫．だけど，やっぱりうまくいかない．そもそも識別関数の形がおかしい．偏りすぎてて密度が薄いところが正だったり負だったりする．うーん，切り捨て方法がいかんのだろうなぁ・・・あと探索確率低い場合は入れないってのもまずい．先のほうのデータが集まらねぇ．
-&bold(){5/21}
今日は学校の講義の処理．
月曜日にやること：データ入れ替えを五つづつ＆正規化を定数でやる．
-&bold(){5/27}
学習の進み方：無駄なデータとりつつデータ蓄積→入れ替え開始→リザーブベクトルが減っていく→離れたデータがなくなる(重要:ここから制御がうまくいき出す)→近場の精度が上がる→制御成功
制御との兼ね合い→速度方向に細かいデータが取れない→速度方向の境界変化に弱い→速度変化を抑える必要がある(制御トルクの余裕を減らす？)→余裕なしもいい．
やること：余裕なしverと余裕の取り方を変更したverを回す．
来週は本読みと報告会，死ぬ
#pcomment(reply)
2010-05-27T11:08:49+09:00
1274926129
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2010年4月
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/24.html
-&bold(){4/1}
研究室でネットが使えなくなって早一ヶ月、こんなに日誌があくとわ。
今までに起こったこと。
１、PCがwindows7の64bitになった。
２、違うほうのインクリSVMを使ったら順調だ。
３、論文は終わってない
詳細は覚えてないや・・・・
-&bold(){4/13}
ネット使えないのはつらいな．
がんばれ九時五時．
プログラムのほうは順調．そろそろ結果出るんじゃないかな？
論文もだいたい完成．結果でればのせられます．
講義は４つとることに．あとでe-learning一個増えるかも．博士はいかないのが濃厚．
とりあえず就活と趣味のために，漢字検定２級，TOEIC720点，基本情報処理技術者の資格を目指してみますか．
研究のほうは先を見越して重み付き最小二乗法について調べてみる．普通の重み付き最小二乗法だと全体の偏差とその点の偏差を比べてみて重みをつけるらしい．ちょっと目的が違う気がするけど，使えないこともないかな．重みはPD制御からの距離で正規化すればいいかな．
-&bold(){4/14}
重み付き最小二乗法でなくて，局所重み付け最小二乗法をつかうことにする．
Locally weighted regression
参考サイトhttp://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume4/cohn96a-html/node7.html
教科書もどっかにあったはずだけど，とりあえずこっちを訳す．簡単そうなので．
あー，片手間でつくってみたけど，smoothing parameter Kの値によって結果がだいぶ異なる．一応yの分散を最小化するようなKをえらべばいいらしいけど，何で最小化するかな・・・とりあえず最急降下法つかってみる．
-&bold(){4/15}
報告会資料かきかき
-&bold(){4/19}
最急降下法は使えないかな・・・カーネル使ってるし？とりあえずばっと一覧だしてKの値だしてみたけど，どうもよくない．別の指標で最適化するしかなさそうだ．
-&bold(){4/23}
Kの値はとりあえず大きければいいだろうということで落ち着いた．そこそこの大きさのKの候補から一番最適なものを選べばよさそ
2010-04-27T17:48:29+09:00
1272358109
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2010年3月
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/23.html
-&bold(){3/15}
論文間に合いませんでしたよーっと．
課題確認
・論文を日本語に戻してSICEに提出
・SVMの問題解決→以前のLSVMからパラメータ計算をすればばぐらないはず．
#pcomment(reply)
2010-03-15T18:12:42+09:00
1268644362
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2010年2月
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/22.html
-&bold(){2/2}
はいはい，二月二月．
SVMのエラーのほうはデータの順番入れ替えればどうにかなりそう．
入れ替えても結果は変わらない模様．
-&bold(){2/4}
講義も残るは電子回路特論のみ．集中講義もっととるかなぁ．
ものすごい勢いで論文かいてみた．書いてて分かった．探索確率をもうちょっと見直そう．
シミュレーションのほうもたまにループはいってでられなくなる．なんでだろ．
-&bold(){2/5}
論文チェック；参考文献を二桁に増やす
研究；探索確率調整
-&bold(){2/12}
論文かきかき．参考文献が見つからない．
研究：結局余裕のとり方がまずかったみたいだ．あとはループはいって出てこれなくなるのをどうするか．
-&bold(){2/15}
論文かきかき．参考文献が見つからない．二回目
研究：考えてみたんだけど，いくら一番近い成功トルクといっても，三次元である以上，それがトルク平面に対して余裕とることにはならないんじゃなかろうか．
-&bold(){2/21}
休日返上中．↑のはサポートベクトルに寄せずに普通に余裕とった．おそらく小区間１回の遷移はもう問題ない．あとは強化学習との兼ね合い．
・決定論的な遷移が出来るかどうか
・境界の再現性があるかどうか
・トルクを覚えておいて出しなおす事でもとの位置まで帰ってこれるかどうか
この三つ．特に三つ目はプログラム的な話だから，だけれどもかなり不安．
上の二つは手法的な問題だから，それがダメならもう間に合わない．
論文は日本語のほうは結果以外は書き終わってる．序論とかももういいみたいだ．
水木は休みと考える．月火が勝負．火曜の新歓はちょっといけなそうだな．
-&bold(){2/23}
,. -‐'''''""¨¨¨ヽ
(.＿＿_,,,... -ｧァﾌ| あ…ありのまま 今 起こった事を話すぜ！
|i i| }! }} /／|
|l､{ j} /,,ｨ//｜ 『バグが出てこねぇと思ったら
i|:!ヾ､_ﾉ／ u {:}//ﾍ 物理シミュレーションが間違っていた
2010-02-23T17:29:26+09:00
1266913766
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らくがき帳
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/21.html
*&bold(){らくがき帳}
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&bold(){プンリーに振り込むなんて，お前は俺に何の恨みがあるんだ！}
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#asciiart(){ （⌒⌒⌒）
（ △ △ ）
( / ＼ )
_( /´_ゝ｀＼)
／ ） ＿ _
/ ,ｲ 、 ﾉ/ ∧ ∧―＝￣ ｀ヽ, ＿
/ / | （ 〈 ∵. ・（ 〈＿_ > ゛ 、＿―
｜ ! ヽ ｰ＝-￣￣＝_、 （／ , ´ノ
｜ | ｀iー＿＿＝―＿ ;, ／ ／ ／
!、ﾘ -=＿二＿＿￣_=;, ／ ／ ,'
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／ / !､＿／ / 〉
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ヽ､＿ヽ
}
2010-01-08T18:23:07+09:00
1262942587
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2010年1月
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/20.html
-&bold(){1/6}
あけましておめでタイガー！
…
今年の目標:来年から本気だす．
とりあえず知能システムのソース作成．
SVMもどっちか適用できれば・・・
-&bold(){1/7}
ミーティング:特になし
知能システムはあと二回．レポートは通った．
インクリメンタルＳＶＭのプログラムをもらった．
面倒くさそう(´・ω・｀)
インクリメンタルのほうだけ解析中．
なんかこれは，サポートベクトルorエラーベクトルっていうのだけを判別するのか？取捨選択はこっち次第？
-&bold(){1/8}
あー，やばい．予想よりめんどくさい．
&bold(){svm_train.m}:データとクラスとガウスカーネルの分散を入力して学習．サポートベクトルのインデックス，エラーベクトル(境界よりも他クラス側のベクトル)のインデックス，LOOのベクトル(学習に関係なかったベクトル)のインデックス，係数a,b,Dを出力
&bold(){svcm_TEST}:テストするデータとクラスの情報，元からあったデータとクラスの情報，SVM_trainで出力した係数a,bを入力．テストするデータそれぞれに対する予測ypredと予測と入力のクラスが異なっていたデータのインデックスindwTESTを出力．
&bold(){svm_run}:&bold(){たぶん}判定するデータと元からあったデータ(訓練データ)とクラス，SVM_trainで出力した係数a,bを入力．判定するデータの予想クラスとそのマージンを出力．
説明書きのPDFと対応をとると，
$$a=\alpha$$
$$D=g_c$$
で，結局svm_trainで出力してるLOOのインデックスがPDFのAlgorithm 2のif文等でターミネイトってなってるベクトルのインデックスを表示してるので，素直にindwLOOのベクトルを消してけばいいと思う．
でもこれ，全部デクリメンタルな手順なんだよなぁ・・・・インクリメンタルはどうすんだろ？中で勝手にやってんのか？
たぶん関係するとしたらTESTかrun．でもどっちも違う目的のプログラムだから，インクリメンタルは自前でプログラムかかなくちゃいけないのかも．そうだとしても条件分岐だけだろうけど．
2010-01-29T16:23:33+09:00
1264749813
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日程
https://w.atwiki.jp/kuroln/pages/19.html
2010-01-08T18:20:24+09:00
1262942424