論文の概要: Classification of the lunar surface pattern by AI architectures: Does AI see a rabbit in the Moon?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11107v2
- Date: Tue, 10 Dec 2024 00:39:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:34:51.272557
- Title: Classification of the lunar surface pattern by AI architectures: Does AI see a rabbit in the Moon?
- Title(参考訳): AIアーキテクチャーによる月の表面パターンの分類:AIは月のウサギを見るか?
- Authors: Daigo Shoji,
- Abstract要約: アジア諸国では、ムーンウサギとして知られるウサギが月に住むという伝統がある。
第一の理由は、月面の色模様がウサギの形に似ているからである。
第二の理由は、月とウサギの両方が、月の出現と消失(すなわち、ワックスとウォーニング)が循環的に進行し、ウサギは高い出生率で知られているため、受精の象徴であるからである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: In Asian countries, there is a tradition that a rabbit, known as the Moon rabbit, lives on the Moon. Typically, two reasons are mentioned for the origin of this tradition. The first reason is that the color pattern of the lunar surface resembles the shape of a rabbit. The second reason is that both the Moon and rabbits are symbols of fertility, as the Moon appears and disappears (i.e., waxing and waning) cyclically and rabbits are known for their high fertility. Considering the latter reason, is the color pattern of the lunar surface not similar to a rabbit? Here, the similarity between rabbit and the lunar surface pattern was evaluated using seven AI architectures. In the test conducted with Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP), which can classify images based on given words, it was assumed that people frequently observe the Moon in the early evening. Under this condition, the lunar surface pattern was found to be more similar to a rabbit than a face in low-latitude regions, while it could also be classified as a face as the latitude increases. This result is consistent with that the oldest literatures about the Moon rabbit were written in India and that a tradition of seeing a human face in the Moon exists in Europe. In a 1000-class test using seven AI architectures, ConvNeXt and CLIP sometimes classified the lunar surface pattern as a rabbit with relatively high probabilities. Cultures are generated by our attitude to the environment. Both dynamic and static similarities may be essential to induce our imagination.
- Abstract(参考訳): アジア諸国では、ムーンウサギとして知られるウサギが月に住むという伝統がある。
典型的には、この伝統の起源として2つの理由があげられる。
第一の理由は、月面の色模様がウサギの形に似ているからである。
第二の理由は、月とウサギの両方が、月の出現と消失(すなわち、ワックスとウォーニング)が循環的に進行し、ウサギは高い出生率で知られているため、受精の象徴であるからである。
後者の理由を考えると、月面の色模様はウサギと似ていないのか?
そこで,7つのAIアーキテクチャを用いて,ウサギと月面パターンの類似性を評価した。
比較言語画像事前学習 (CLIP) を用いて, 与えられた単語に基づいて画像の分類を行う実験を行ったところ, 早晩に頻繁に月を観察することが示唆された。
この条件下では、月面のパターンは低緯度領域の顔よりもウサギに似ており、緯度が上がるにつれて顔として分類することもできた。
この結果は、月のウサギに関する最古の文献がインドで書かれており、月の顔を見るという伝統がヨーロッパに存在することと一致している。
7つのAIアーキテクチャを使用した1000クラスのテストでは、ConvNeXtとCLIPは、月の表面パターンを比較的高い確率でウサギとして分類することがある。
文化は私たちの環境に対する態度によって生まれる。
動的および静的な類似性は、私たちの想像力を引き起こすのに不可欠かもしれない。
関連論文リスト
- Does Spatial Cognition Emerge in Frontier Models? [56.47912101304053]
本研究では,フロンティアモデルにおける空間認知を体系的に評価するベンチマークSPACEを提案する。
その結果、現代のフロンティアモデルは動物の空間知能に劣っていることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-09T01:41:49Z) - Unobserving the Moon: the spurious possibility of orbital decoupling due to solar neutrino Arago spot [0.0]
アラゴスポット(英: Arago spot)は、球状物体の周りの回折波の構成的干渉によって生じる影の中心における最大強度である。
太陽の日食の間、太陽から放出されるニュートリノのいくつかは月によって回折され、地球上で観測できる回折パターンをもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-29T09:52:05Z) - Convolutional Neural Processes for Inpainting Satellite Images [56.032183666893246]
Inpaintingは、既知のピクセルに基づいて何が欠けているかを予測することを含み、画像処理における古い問題である。
本研究では,LANDSAT 7衛星画像のスキャンライン塗装問題に対して,従来の手法や最先端のディープラーニング塗装モデルよりも優れた性能を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T23:29:04Z) - Rabbit, toad, and the Moon: Can machine categorize them into one class? [0.0]
最近の機械学習アルゴリズムは、ビデオフレーム内のオブジェクトを高精度に分類することができる。
本稿では, ウサギ, ヒツジ, ムーンの関連性について, 基礎的動的パターンに基づく分類について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T09:24:52Z) - Things not Written in Text: Exploring Spatial Commonsense from Visual
Signals [77.46233234061758]
視覚信号を持つモデルがテキストベースモデルよりも空間的コモンセンスを学習するかどうかを検討する。
本稿では,オブジェクトの相対スケールと,異なる動作下での人とオブジェクトの位置関係に着目したベンチマークを提案する。
画像合成モデルは,他のモデルよりも正確で一貫した空間知識を学習できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-15T17:02:30Z) - Photometric Search for Exomoons by using Convolutional Neural Networks [0.0]
深層学習と畳み込みニューラルネットワークを用いて,エキソモンシグネチャを見つけることができる。
合成光曲線と観測光曲線の組み合わせで訓練されたCNNは、ケプラーデータセットにおいて、衛星がより大きく、またはほぼ2-3地球半径に等しいものを見つけるために用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T15:24:43Z) - The network signature of constellation line figures [1.3706331473063877]
世界中の伝統的な天文学では、夜空の星群が星座に関連付けられていた。
線や接線図が記録された文化では、これらの視覚的表現は恒星の固定された背景に制約される。
我々は、50の天文学文化から得られた1591個の星座のラインフィギュアのデータセット上で、星座の視覚的シグネチャ(または複雑さ)を測定するためにメトリクスを定義した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-19T16:11:53Z) - Broaden the Vision: Geo-Diverse Visual Commonsense Reasoning [49.04866469947569]
地理的・地理的・地理的な共通点を理解する視覚・言語モデルの能力をテストするために,Geo-Diverse Visual Commonsense Reasoning dataset(GD-VCR)を構築した。
その結果,東アジア,南アジア,アフリカを含む非西欧地域での両モデルの性能は,西欧地域に比べて著しく低いことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-14T17:52:55Z) - The Emergence of the Shape Bias Results from Communicative Efficiency [91.20759005330541]
2歳までには、子どもたちは、新しい単語カテゴリーは、色やテクスチャではなく、オブジェクトの形状に基づいていると仮定する傾向にある。
本稿では,エージェントによる効率的なコミュニケーション戦略の結果,形状バイアスが出現することを示す。
コミュニケーションの必要性によって引き起こされるプレッシャーも、世代にわたって持続する上で必要であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-13T18:05:59Z) - Luna: Linear Unified Nested Attention [71.66026714473482]
本稿では,2つの重み付き線形注意関数でソフトマックスアテンションを近似する線形統合ネスト型注意機構であるLunaを提案する。
具体的には、第1の注意関数により、Lunaは入力シーケンスを固定長のシーケンスにまとめ、次に、第2の注意関数を使用して充填シーケンスをアンパックする。
従来のアテンション機構と比較して、Lunaは入力として固定長の付加シーケンスとそれに対応する出力を導入し、Lunaはアテンション操作を線形に行うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-03T01:47:26Z) - What-if I ask you to explain: Explaining the effects of perturbations in
procedural text [27.95671822735063]
手続き文における摂動の影響を説明するタスクに対処する。
本稿では,このような説明を段落から構築する QUARTET について述べる。
我々のモデルは、下流QAタスクに対して7%の絶対的なF1改善を施した新しいSOTAも達成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T14:36:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。