スマートフォンのバッテリーを劣化させない正しい使い方 （ライフハッカー［日本版］） - Yahoo!ニュース
スマートフォンのバッテリーがもたなくなってきているとしたら、あなたの使い方に問題があるからかもしれません。今回は、バッテリーが働く仕組みと、バッテリーを劣化させないための正しい扱い方を解説します。 アメリカ化学会が提供する『Reactions』YouTubeチャンネル（ https://youtu.be/zUlbHMDCosI ）が、スマートフォンに使われているリチウムイオンバッテリーの内部でどんな化学反応が起きているのか、また、バッテリーを劣化させないためにどうすればいいかを説明しています。 ・高温を避ける：高温になると、バッテリー内部の化学反応が速く進行します。つまり、それだけ、早くバッテリーが消費され、充電しなければならない回数が増えます。また、かなりの高温になると、熱暴走が起き、バッテリー内部の液体が沸騰します。そうなると、回復不能なダメージを受けたり、爆発する危険もあります。
ニューラルネットワークのモデルのバリエーション
前回は、ディープラーニングの概要を紹介した。今回は、もう一歩踏み込んだニューラルネットワークのモデルの説明と、ディープラーニングの学習をするためのオープンソースのフレームワークを紹介しよう。 ディープラーニングは、他の機械学習技術とどこが違う？ まず学習方法の説明に入る前に、ディープラーニングと他の機械学習技術には決定的に違う点があることを理解する必要がある。それは、機械学習において非常に難しいとされる変数の設計だ。従来の技術では、例えば画像認識を行う場合、入力データはピクセル値そのものではなく、「特徴量」と呼ばれる何らかの変数の集合となる（図1）。画像の特徴量は色、形状、テクスチャなどいろいろな情報を、ヒストグラムなどでコンパクトに表現した変数のセットであることが一般的だ。ただし、特徴量の設計というのは非常に難しく、研究者の経験と直感によるところが大きかった。一方ディープラーニングは、そ
そもそもディープラーニングとは何か？
今、人工知能は世界中の注目を集めている。そして、間違いなくその中心にいる主役は、「人工知能の革命」とも言われているディープラーニング（Deep Learning、深層学習）だ。ディープラーニングとはニューラルネットワークに対する機械学習の手法の一種で、他の機械学習技術では達成できないレベルの精度を実現できる、夢のような技術として期待されている。とはいえ、実際にはまだまだできないことも多く、万能な技術と言うには時期尚早なのが現状だ。 本連載は3回に渡り、今話題のディープラーニングについて解説する。第一回目は、なぜディープラーニングがここまで注目されるのか、何がすごいのか、そして同技術が注目されはじめた経緯とその理由を、エンジニアの視点からなるべくわかりやすく説明する。第二回目はニューラルネットワークのモデルと、ディープラーニング学習の仕方を紹介する。最終回は、同技術の応用例を事例集という形で
活性化関数 - Wikipedia
活性化関数（かっせいかかんすう、英: activation function）もしくは伝達関数（でんたつかんすう、英: transfer function）とは、ニューラルネットワークのニューロンにおける、入力のなんらかの合計（しばしば、線形な重み付け総和）から、出力を決定するための関数で、非線形な関数とすることが多い。 概要[編集] よく使われているモデルでは、人工ニューロンは1つ以上の入力を受け取り（1つ以上の樹状突起に相当）、それらの重み付け総和から、活性化関数を通して、出力を生成する。 数式では、以下のが活性化関数。 古典的にはステップ関数が提案された。他にもいろいろと考えることはできる。1986年のバックプロパゲーションの発表以降はシグモイド関数が最も一般的だった。現在はReLU（ランプ関数）の方が良いと言われる[1]。活性化関数は単調増加関数が使われる事が多い。必ずしもそうしな
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http://i-satoh.sakura.ne.jp/download/presentation/QCON20161024-Satoh.pdf
Amazon.com: Deep Learning: A Practitioner's Approach: Patterson, Josh, Gibson, Adam: Books
Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM