東京工業大学 木村大毅, Kankuekul Pichai, Aram Kawewong, 長谷川修 2011年07月05日版 超高速オンライン転移学習 実世界の物体認識は極めて困難 現在、この問題を根本的に解決する「現実的な」 手法は存在しない 2011/07/05 2 Introduction 実世界の難しさ ・多種多様の物体 ・高ノイズ ・新しい物が増える ・オクルージョン など・・・ これまでは、Caltech 256 など 対象を個別に学習・認識させる試み 対象毎に、沢山の学習画像を用意 しかし、私たちの身の周りには膨大な数の モノがあり、その数は増え続けている パラダイムシフトが必要！ • 「月」に行くには？ – 飛行機をどんなに改良しても「絶対」月には行けない ○× 下記を兼ね備えた、現実的な物体認識 手法を構築 転移学習を導入 実世界を少数の基本的な属性知識の
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４．FAQと回答 ４．１ 典型的な問い ここではFAQの形式を踏襲して典型的な質問を想定し，それに答えながらオントロジーに関する理解を深める． （１）オントロジーと知識ベースは何が異なるのか？ 以下の解答は Ontolingua mailing list においてStanford 大学のAdam Farquhar <axf@HPP. Stanford.EDU>によって，Wed, 26 Feb 1997に掲載された意見の翻訳である． (a) それはその分野の人々（エージェント）の合意した知識を表現したものか？ (b) 人々はそれを正確に定義された用語として参照しているか？ (c) その表現に用いられている言語は人々が言いたいことを表現するのに十分な表現力を持っているか？ (d) それは複数の異なった問題解決に再利用可能か？ (e) それは安定しているか？ (f) それは，新しい知識ベース，デ
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