develop:start
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| develop:start [2021/05/14 09:38] – [研究過程で生み出したもの] yuuho | develop:start [2021/05/15 15:04] (現在) – [開発] yuuho | ||
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| design doc 的な？ | design doc 的な？ | ||
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| + | * [[.: | ||
| ===== hellflame ===== | ===== hellflame ===== | ||
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| === テストシステムについて === | === テストシステムについて === | ||
| * Google Test\\ OpenCVなどで使われている。画像の入出力も比較できるか？ | * Google Test\\ OpenCVなどで使われている。画像の入出力も比較できるか？ | ||
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| - | ===== 研究過程で生み出したもの ===== | ||
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| - | ==== non-clip distribution ==== | ||
| - | === 問題点とやりたいこと === | ||
| - | プロシージャルモデリング用途でいい感じの確率密度分布からサンプリングした値を使いたい。\\ | ||
| - | 正規分布は値の範囲が無限なので使いづらい。正規分布で最小値・最大値を決めてクリップしてしまうと、 | ||
| - | 最小値・最大値に分布が偏るのであまりよくない。 | ||
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| - | なので、最小値最大値を決められつつ、そのような最小値最大値という極端な値での生起確率も決めることができて、 | ||
| - | 最頻値も決められるような良い確率分布を定義した。 | ||
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| - | === 解決方法 === | ||
| - | ここで最小値 $v_{min}$ 最大値 $v_{max}$ の生起確率を $p_{base}$ とする。 | ||
develop/start.1620985110.txt.gz · 最終更新: 2021/05/14 09:38 by yuuho