develop:start
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| develop:start [2021/05/14 09:55] – [non-clip distribution] 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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| * 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？ | ||
| - | ===== 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。 | ||
| - | |||
| - | 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。 | ||
| - | === 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。\\ | ||
| - | 最頻値を決められて0, | ||
| - | (numpyなどで簡単に利用可能)\\ | ||
| - | ベータ分布の形状を制御するパラメータは $\alpha$ と $\beta$ の二つの実数値である。 | ||
| - | ベータ関数 $B(\alpha, | ||
| - | $$ | ||
| - | f(x; | ||
| - | $$ | ||
| - | 正規分布のような上に山なりの形状にするには $\alpha, | ||
| - | この条件下で最頻値 $v_{mode}$ は次のように決まる。 | ||
| - | $$ | ||
| - | v' | ||
| - | $$ | ||
| - | とりあえず最小値・最大値での生起確率を 0 としたとき、 | ||
| - | $\alpha=2$を固定として | ||
| - | $v_{min}, v_{max}, v_{mode}$ を用いて次のように表せる。 | ||
| - | $$ | ||
| - | v' | ||
| - | \beta = 1/ | ||
| - | f'(x) = f(x; | ||
| - | $$ | ||
develop/start.1620986138.txt.gz · 最終更新: 2021/05/14 09:55 by yuuho