ブログを書き続けること - mizchi's blog
昔から気をつけてることなのだけど、ある程度、ブログ、とくに技術テーマ以外の記事を書く頻度はコントロールしよう、と思っていた。具体的には、1ヶ月の間に2, 3回ホッテントリなどに入ることは問題ないが、2, 3ヶ月連続で耳目を引き続けるのは、避けた方がいいのではないか。とくに落ち着いて暮らしたいなら。 中長期的にあまりに注目を引き過ぎると、勝手に記事間の文脈を悪意を持って補完されたり、固定のウォッチ対象にされてしまったりすることがある。粘着なアンチは聞く耳を持たないので無視するに限るが、人間何に反感を持つかわからないもので、自分がコントロール出来ない要素をたくさん抱えると、書くことそのものが億劫になっていく。日常生活にも影響が出る。少なくとも僕は、自分が書いたものが自分のコントロール下から外れていないか、怖くなってエゴサーチばっかりしてしまう。 「悪意を持ったコメント」に対抗する方法は難しく、
プログラマのための数学勉強会@福岡#5 で「Goによる勾配降下法 -理論と実践-」を発表してきた
8/6に開催されたプログラマのための数学勉強会@福岡#5で「Goによる勾配降下法 -理論と実践-」を発表してきました。 今回は勾配降下法にフォーカスした内容となっています。機械学習というブラックボックスが実は誤差を最小化するものであり、そのために勾配降下法というアプローチがある、という基本でもあり、数式に抵抗があると最初につまづく箇所でもあります。 今回は数式と図解に加え、Go言語によるサンプル実装も添えることでプログラマへも理解しやすくなるように資料を作ってみました。 また、勾配降下法の手法だけではなく収束速度の改善や学習率の自動調整といった最適化の手法も紹介しているので、基本を理解している人もよければ御覧ください。 サンプル実装 発表で使ったサンプル実装はこちらで公開しています。 正弦関数を元にしたトレーニングセットに対して多項式回帰を行うことができます。 このような感じで各種勾配降下
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