原文: INVERSE KINEMATICS AND GEOMETRIC CONSTRAINTS FOR ARTICULATED FIGURE MANIPULATION http://graphics.ucsd.edu/courses/cse169_w04/welman.pdf 译者: crazii http://www.cnblogs.com/crazii/p/4662199.html [译者: 根据个人需要, 只仔细阅读了部分内容, 所以只翻译 基本概念(3.1)和 CCD相关(4.2, 4

什么是IK? IK(Inverse Kinematics)即反向动力学,即可以使用场景中的各种物体来控制和影响角色身体部位的运动,一般来说骨骼动画都是传统的从父节点到子节点的带动方式(即正向动力学),而IK则倒过来,由骨骼子节点带动骨骼父节点,具体情况比如人物走路踩到了石头就需要由脚的子节点来带动全身骨骼做出踩到石头的响应. IK可以使人物和场景更加贴合,从而达到更加真实的游戏效果,如果大家玩过<波斯王子>或<刺客信条>系列,应该对主角的攀爬和飞檐走壁的能力印象深刻,这些都是应用了

1. 介绍 Avatar Mask(动画融合) 前面我们一直介绍的都是动画混合,一般用于解决边跑边转弯的问题.而动画融合一般用于解决例如边跑边挥手的问题. 简单说就是让跑步去控制腿的骨骼,挥手控制手的骨骼,两个动画融合在一起来播放. 右键新建一个Avatar Mask,Inspector只设置两只手臂的IK. Layer(动画分层) 在状态机的左侧新建一个Layer层用于控制搬木头 Weight:权重 Mask:骨骼遮罩 Blending:有重写和添加,如果上一层也对手臂有操作操作的话,下一层的

反向动力学,Inverse Kinematics,简称IK.简单地说,由父骨骼的方位和子骨骼的相对变换得到子骨骼的方位,称为正向动力学(Forward Kinematics,FK):而IK则是先确定子骨骼的方位,反向推导出其继承链上n级父骨骼方位的方法. IK在游戏里最常见的应用是foot placement,就是当角色站在一个不平的表面上(台阶,斜坡)时,自动调整两脚的高低(当然,同时会影响小腿和大腿的姿态)以便看上去脚是真正"踩"在地面上的,而不是浮在空气中或者陷入地面以下. 如果

 反向传播 课程内容记录:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711?refer=intelligentunit 雅克比矩阵(Jacobian matrix) 参见https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8615686.html 神经网络一 课程内容记录: (上)https://zhuanlan.zhihu.com/p/21462488?refer=intelligentunit (下)https://zhuanlan.z

在上次的分享中,介绍了模型建立与使用梯度下降法优化参数.梯度校验,以及一些超参数的经验. 本节课的主要内容: 1==链式法则 2==深度学习框架中链式法则 3==全连接神经网络 ========================================================================================= 1.链式法则 目前我们所处的阶段: 学习了SVM softmax两个模型或者算法,需要优化w>>梯度下降. 上述公式的计算图例: 由上述计算

对于 \(Softmax\) 回归的正向传播非常简单,就是对于一个输入 \(X\) 对每一个输入标量 \(x_i\) 进行加权求和得到 \(Z\) 然后对其做概率归一化. Softmax 示意图 下面看一个简单的示意图: 其中 \(X\in\mathbb{R}^{n\times m}\) 是一个向量或矩阵,这取决于传入的是一个训练样本还是一组训练样本,其中 \(n\) 是输入特征的数量,\(m\) 是传入的训练样本数量:此图只是示意的一个简单的 Softmax 的传播单元,可以把它理解为一个神经

关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导 本文是对 RNN 循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程,下面还使用 PyTorch 对导数公式进行编程求证. RNN 神经网络架构 一个普通的 RNN 神经网络如下图所示: 其中 \(x^{\langle t \rangle}\) 表示某一个输入数据在 \(t\) 时刻的输入:\(a^{\langle t \rangle}\) 表示神经网络在 \(t\) 时刻时的hidden state,也就是要传送到 \(t+1\) 时刻的值:\

2.1 线性变换将面积伸缩 对于一个\(\R^2\to\R^2\)的线性变换: \[ T(x,y)= \left[ \begin{array}{c} 4x-2y\\ 2x+3y \end{array} \right] \] 设区域\(S_1=\{(x,y)|0\leq x,y\leq1\}\),若想要求\(\iint_{S_1}T(x,y)\ d\sigma\).可以通过基底表示单位正方形:\(e_1=(1,0)',e_2=(0,1)'\),则: \[ S_1=\{xe_1+ye_2|0\leq

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料      1)HANDS CVPR 2016      2)HANDS 2015 Dataset      3)CVPR 2016      4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab)          5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep

转自:https://sherlockliao.github.io/2017/07/10/backward/ backward只能被应用在一个标量上,也就是一个一维tensor,或者传入跟变量相关的梯度. 特别注意Variable里面默认的参数requires_grad=False,所以这里我们要重新传入requires_grad=True让它成为一个叶子节点. 对其求偏导: import torch as t from torch.autograd import Variable as v #

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

pytorch 初学 Tensors 创建空的tensor 创建随机的一个随机数矩阵 创建0元素的矩阵 直接从已经数据创建tensor 创建新的矩阵 计算操作 加法操作 转化形状 tensor 与numpy 的转化 数据在GPU上的操作 自动梯度求导 自动求导的概念 Function 类 Tensor实例 复杂运算 梯度 数学上的意义 中断梯度追踪 修改tensor的数字,不被autograd记录(即不会影响方向传播),可以对tensor.data 进行操作 pytorch 初学 Tensors

序言:在训练一个神经网络时,梯度的计算是一个关键的步骤,它为神经网络的优化提供了关键数据.但是在面临复杂神经网络的时候导数的计算就成为一个难题,要求人们解出复杂.高维的方程是不现实的.这就是自动微分出现的原因,当前最流行的深度学习框架如PyTorch.Tensorflow等都提供了自动微分的支持,让人们只需要很少的工作就能神奇般地自动计算出复杂函数的梯度. PyTorch的autograd简介 Tensor是PyTorch实现多维数组计算和自动微分的关键数据结构.一方面,它类似于numpy的nd

自动求梯度 在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient).PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播.本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作. 概念 上一节介绍的Tensor是这个包的核心类,如果将其属性.requires_grad设置为True,它将开始追踪(track)在其上的所有操作(这样就可以利用链式法则进行梯度传播了).完成计算后,可以调用.backward()来完成所有梯度计算.此Tensor的

The author has a course on web: http://brickisland.net/DDGSpring2016/ It has more reading assignments and sliders which are good for you to understand ddg. ------------------------------------------------------------- DISCRETE DIFFERENTIAL GEOMETRY :

2ed,  by Timothy Sauer DEFINITION 1.3A solution is correct within p decimal places if the error is less than 0.5 × 10$^{−p}$ .-P29Bisection Method的优点是计算次数(step)是确定的(interval<精度).后面介绍的算法的interval是不确定的, 所以什么时候结束计算呢?不知道.所以定义“stopping criteria’’来决定什么时候结束

前言 最近在工作中需要拟合高斯曲线,在python中可以使用 scipy,相关代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- %matplotlib inline import numpy as np import pylab as plt from scipy.optimize import curve_fit x = range(10) y = [25,68,144,220,335,199,52,14,5,2] def gaussian2