主に数値計算系の研究室における卒論の書き方ガイダンス

理系の学部生にとっての最後の試練，それが「卒業論文/卒論」です．これをクリアすればめでたく卒業となり，「学士」の称号が与えられます．これは世界共通のあなたの称号です． ただの，” ○○○ ○○○ さん “から，” 学士 ○○○ ○○○ さん “になるのです． ワクワクしませんか？ しかし，いざ”卒論/卒業論文”を書き始めようとしたものの，「書き方がわからない」「何から始めていいのか分からない」人は多いはずです． そんなあなたに向けて，たくさんの例と見本を示しながら，詳しく”卒論/卒業論文”の書き方を説明します！ tomo 国公立大学で博士課程まで進学し，大企業でエンジニアとして働く私が 多くの後輩の卒論の世話をした経験を生かし，ポイントを徹底解説します！ また，海外の雑誌に論文投稿した経験から論理的な執筆のコツも教えます この記事では以下のような項目について詳しく解説します！ 何から手をつ

この記事では以下のポイントについて解説しています！ 原稿作りや練習の必要性マイクを使う上での注意レーザーポインタを使う上での注意 原稿作り→練習→推敲→練習練習練習 良い発表には良いスライドと良い原稿が不可欠です． スライドを作成するときには，私の記事を参考に，大事なポイントを意識して作成したことでしょう． しかし，いざ人前で話そうとしても，原稿無しに必要なポイントだけを端的に話すことはまず不可能です． 学会発表などに慣れていない学生ならなおさらです． そのため，まずは各スライドで何を話すのか原稿にしましょう． そのときには，聴衆が誰で，彼らはどのような専門用語なら理解できるのか考えながら作成してください． それができたら次は練習です． 私は，初めての卒論発表 or 学会発表であれば50回は練習するべきだと指導してきました． ある程度発表に慣れていれば，20から30回で十分でしょう． 練習

こんにちは、みのんです。 今回は研究室に配属されてゼミ発表や学会発表をしなければいけないのに 「研究発表をどうやって準備したらいいかわからない」 と悩んでいる学生の方々のために、 「わかりやすい研究発表をするための方法」 をお話します。 研究室に配属されるまでって、あまりプレゼンをする機会がないですよね。 しかも、「プレゼンの準備方法」を教えてくれる人ってなかなか居ません。 当然、自分もそんな親切な方は居らず、独学で試行錯誤しながらプレゼン方法を学んできました。 とはいえ、 国内学会で9回国際学会で2回 の学会発表を経験させて頂いたおかげで、なんとなく「わかりやすい研究発表の方法」がわかってきました。 しかも、ありがたいことに 優秀発表賞を2回日本学術振興会の特別研究員DC1にも面接経由で採用 などある程度の成果を挙げることができ、学部生の方に教えてあげられるくらいのレベルには達したのでは

tomo この記事では，卒業・修士論文発表会における以下 について解説しています！ 発表スライド作成の心構えパワーポイントの使いこなし方フォントの選び方構成の作り方図や表の作り方の注意点その他の細かい注意 卒業/修士論文発表とは何？頑張るべき？ 卒業/修士論文発表とは，自分の研究を端的にまとめた資料を使って，口頭で発表することを指します． この発表，そして発表に向けた資料作りは頑張るべきなのでしょうか？とりあえず乗り切りさえすれば良いという発想は良くないのでしょうか？ 結論を言えば，卒論発表，資料づくりは頑張るべきです． 何故ならば，発表・資料づくりのスキルは社会に出てからも必須であるからです． 昨今は，学生のうちにとんでもなく素晴らしい発表スキルを身につける学生が後を絶ちません． これは，アップルの創業者であるスティーブ・ジョブスやTEDと呼ばれる動画サービス，Youtube，学生ベンチ

CMUに留学している時にFaloutsos教授に教わった論文の書き方をまとめる。この書き方に従うことで論文の採択率がかなり上がった。今となっては自分的に当たり前のことだし、できる研究者の皆様は自然と守っていることも多いと思うけど良い論文を書きたいと思っている学生とかに参考にしてもらえたらと思う。ただし、Faloutsos教授に教えてもらったことを一旦自分で噛み砕いてからまとめたものなので自分の主観とかが混じってしまっているかもしれない。 主語が大きくならないように予め断っておくけど、この書き方はもちろんすべての論文に対して当てはまるわけじゃなくて以下の前提条件がある。 国際会議論文である データマイニング関連分野の論文である 論文誌とか卒論とかもっと長めの論文を書くときは当てはまらない項目もあるし、データマイニング関連分野以外の論文を書いたことが無いのでそれ以外の分野の論文に当てはまるかも

論文執筆した際に、大学院の先生方から教わった心得、調べて学んだ内容の備忘録です。 論文執筆の流れ 構想 取り組む問題と解決法、研究コミュニティへの貢献、論旨展開（いわゆるストーリー）を考える。 （出来上がったらチェックしてもらう。） 執筆前準備 章立て、各章節の要約文を箇条書きで書き出す。 論文の書き方として、手戻りが少なくなるのは箇条書き（各段落のトピックセンテンス）でチェック、そこで OK にしてからそれぞれの段落を書く、という手順でやるのがもっとも修正が少ないとは思うのだが、論文の書き方の指導としては、修正量が少ないのがいい指導とは必ずしも限らないと思っている。 — Mamoru Komachi (@mamoruk) February 15, 2022 （出来上がったらチェックしてもらう。） 初稿下書き 規定ページ数±1〜2ページを目安に、書きたいことを全部盛り込む。 文のつながりな

こんにちは。前回に引き続き、拡散モデルに関する話題を取り上げます。拡散モデルとはGoogleのImagen等に活用されている話題の生成モデルであり、一部のタスクでは最も研究が進んでいる生成モデルGAN（敵対的生成ネットワーク）の最高性能を上回ることが報告されています。拡散モデルにはスコアベースモデル、拡散確率モデルなど幾つかのタイプがありますが、今回はスコアベースモデルについて解説を行います[1,2,3,4]。 以下は、スコアベースモデルによる画像生成の実例です。人間の目にはフェイクであることが分からないほどの精度で、画像が生成できています。 socre based modelによる画像生成例（出典[4]） エネルギーベースモデルの復習 スコアベースモデルの概要 スコアマッチング スコアベースモデルの課題 多段階のノイズ付加 更なる改良 おわりに 出典 エネルギーベースモデルの復習　スコア

The English version is available here はじめに L-BFGS法の導出 L-BFGS法の実装 計算例 scipy.optimize.fmin_l_bfgs_bとの比較 メモ 最急降下法との比較 考察とまとめ Github はじめに 非線形問題の最適化に最もよく使用されるL-BFGS法(記憶制限BFGS法、BFGS法は準ニュートン法の解法の一つ)について書きます。準ニュートン法なので勾配法ですね。 ディープラーニングでは確率的勾配降下法（力技!!）が使用されますが、最適化問題やディープラーニング以外の機械学習でもL-BFGS法はよく使われています。 しかし、L-BFGS法のオープンライブラリはあまり多くないです。 その理由としては、私が思うのものは、 汎用的なものが書きづらい。用途に合わせたチューニングが必要。 コーディングが泥臭い。不安定なモデルのためエ

こんちゃ。しもてぃです。 僕はいま、理系のＢ４で工業系の学科に属しており卒業研究に取り組んでいます。 最初は研究の進め方がわからずに悪戦苦闘したので、この先卒業研究していくであろう学生に向けて研究の進め方についての記事を書いてみました。 参考にしてもらえたら幸いです。 基本的な研究の手順としては以下になります。 テーマを決める 論文を読む 研究の関連知識の勉強 試験、実験、設計、製作 論文執筆 発表 ほとんどの学生がこの手順を踏みます。研究関連の知識はB1-B3の知識がもととなります。正直なところ、3回生までの授業は何のためにやっているかわからないという人も少なくはないです。 4回生で研究を始めた瞬間、今までやってきた専門知識がつながっていきます。 3回生までの授業が面白くない理由としては、この知識がどのように利用されるかを明確に説明されていないからです。 大学の教授は高校までと違って、教