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2015年9月29日のブックマーク (5件)

  • 音韻ループ - 脳科学辞典

    Baddeley (1986)[2] によれば、音韻ループは、音韻ループは音韻貯蔵庫 (phonological store) と、構音リハーサル (arituclatory rehearsal) という大きく2つのシステムから構成されている。入力信号は音韻貯蔵庫と出力バッファとの間で構音リハーサルを繰り返しながら記憶痕跡を強め、中央実行系の指令を受けて音声として出力される。このモデルによれば、聴覚呈示された音声入力は音韻貯蔵庫へと直接入力されるのに対し、視覚呈示された文字や語は貯蔵庫には直接入らず、視覚コードから聴覚コードへの変換後に構音リハーサルされることで音韻貯蔵庫へと入力されるのだという[3]。 ただし、音韻ループに関する研究のほぼ全ては言語や音声に関するものであり、非言語の聴覚刺激(環境音や音楽等)がどのように音韻ループで処理されるかについては、今後の研究が待たれる[4]。 心理

    incep
    incep 2015/09/29
    "音韻類似性効果  音韻が類似している文字や単語は、正確に思い出す事が難しいという現象。これは音韻として符号化されていることを意味する"
  • Finding consensus in speech recognition: word error minimization and other applications of confusion networks

    incep
    incep 2015/09/29
  • 甦るMaxwellの悪魔

    NEWS: (2010/11/15) 東京大学・中央大学の共同研究により、世界で初めて情報をエネルギーへ変換することに成功したそうです。 これによって、このサイトに書かれていたことが単なるSFではなくなりました。 >> 世界初「情報をエネルギーへ変換することに成功」 -- リンク先、中央大学ニュースからの引用: 19世紀から150年もの間議論されてきた、「マックスウェルの悪魔」と呼ばれる科学史上の重要な概念があります。今回、サブミクロンスケールでの極めて精密な加工技術と、リアルタイムでの正確な制御システムを組み合わせ、これまで理論上の存在であった「マックスウェルの悪魔」を、世界で初めて実験により実現しました。これにより、観察から得た「情報」を用いて「エネルギー」を取り出すこと、すなわち「情報をエネルギーへ変換できること」を実証しました。 >> 情報をエネルギーに変換することに成功!(PDF

  • 1冊読むならこれ

    このサイトを作るにあたって、いろんなや、他のインターネット上のサイトを参考にしました。 その中から、どれか1つだけ挙げろと言われれば、私はこのをおすすめします。 有名な「ファインマン物理学」の姉妹書にあたります。 計算機の基礎から量子コンピュータの黎明まで、他に類を見ない、ユニークな語り口で書かれています。 特に、書中の 第5章 可逆計算と計算の熱力学 は、サイトの発想の原点となった部分です。 サイトの内容の半分までは、このに負っているといっても過言ではありません。 もし、この分野のことをもう少し詳しく知りたいなと思ったなら、ぜひ一度この名著を手にとってみてください。 現代はIT産業花盛りの時代です。 コンピュータについての最新情報は、日夜怒濤のごとく押し寄せてきます。 しかし、その大量の情報の中に、コンピュータの”物理”について、しっかりと見定めたものがどれほどあることでしょ

    1冊読むならこれ
    incep
    incep 2015/09/29
    『ファインマン計算機科学』第5章「可逆計算と計算の熱力学」
  • Pythonで情報利得を計算してみる - surolog

    ジニ係数に引き続き、情報利得の関数も作ってみました。 ジニ係数については以下を参照ください、 [Pythonでジニ係数を計算してみる - surolog 以下の流れでご紹介 情報利得の簡単な説明 情報利得の実装 情報利得って wikiによれば カルバック・ライブラー情報量 - Wikipedia カルバック・ライブラー情報量(カルバック・ライブラーじょうほうりょう、英: Kullback–Leibler divergence、カルバック・ライブラー・ダイバージェンス)とは、確率論と情報理論における2つの確率分布の差異を計る尺度である。情報ダイバージェンス(Information divergence)、情報利得(Information gain)、相対エントロピー(Relative entropy)とも呼ばれる。 http://ja.wikipedia.org/wiki/カルバック・ライブ

    Pythonで情報利得を計算してみる - surolog
    incep
    incep 2015/09/29
    numpy, pandas, collections.Counter を使用したすっきりとしたコード