この原稿を書いているのは7月20日の夜です。 都知事選告示から1週間が経ちました。 この日、ボクは、CBCテレビ「ゴゴスマ」に生出演しました。地上波でも連日、都知事選特集が続いています。本番前の打ち合わせで、ボクはスタッフに訊きました。 「先日のニコニコ生放送、ご覧になりました？」 残念ながら出演者を含めてスタッフも誰も見ていませんでした。 「どういう内容だったんですか？」 「いや、深夜に放送していたんですが、元都知事の猪瀬直樹さんが放送中にほろ酔いで乱入して、東京都の闇について赤裸々に語ったんです」 「ああ、あの猪瀬さんがネットのインタビューで語ったやつですね」 そのことは流石にテレビのスタッフさんも皆さん知っています。 「自民党の都連の幹事長を名指しして『東京のガン』とまで言い切っています。元知事の証言だし、都の行政機能そのものの話でもあるので、今回の選挙の争点にもなるんじゃないですか

(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット

室内環境と生産性の関係この記事の写真をすべて見る 東京都千代田区にある東京電力本店の１階で撮影。広々としたエントランスは温度・湿度ともに適度で外気が暑かったため快適だった（撮影／写真部・東川哲也） もはや亜熱帯となった日本だが、「節電」が叫ばれて久しい。オフィスの「28度設定」はすっかり定着してしまった。そもそもどうして「28度」なのか。 夏になると、日本中のオフィスでいっせいにこんなメールが飛び交う。 「夏季期間中は室内温度を28度になるように設定します。社内ではノーネクタイ、ノー上着を奨励。お客様と接する場合の服装は適切な状況判断を」 「クールビズのお知らせ」はもはや日本の夏の風物詩。「軽装で失礼します」といった来客向けのポスターもよく目にする。 2005年に発効した京都議定書で義務づけられた温室効果ガス削減のため、環境省が「クールビズ」の号令をかけた。 大平正芳内閣が1979年に提唱