風情ある混浴♡乳頭温泉全7軒をはしごしてきたよ。
インパクトのある名を持つ秋田の秘湯、乳頭温泉。 真っ白な湯に癒されようと、新幹線とバスを乗り継ぎ山奥へと向かいました。 知っていると便利。お得な温泉手形たち。 まずは秋田新幹線で田沢湖駅まで。 そこから1時間に1本出ている、乳頭温泉行きのバスへと乗り換えます。 日本一深い湖・田沢湖畔を経由し、50分ほどで乳頭温泉郷へ到着。 まずは今日泊まる宿へ向かい、宿泊者限定の温泉手形『湯けむり帳』を手に入れます。 宿泊先以外の6軒と、温泉を回るシャトルバスがセットになったこちらの温泉手形。 1回520〜800円する温泉と、単品だと1日600円するシャトルバス券がついて1800円と、とってもお得な料金設定になっています。 湯けむり帳。 1年間有効期限があるので、何度か分けて来るのもいいですね(･∀･) ちなみに、乳頭泊まらないけど温泉のはしごしたい方には『たっこちゃん湯めぐり手形』がオススメ。 乳頭や玉
CPU実験最終発表会2016
今年はXilinx Kintex UltraScale KCU105が新たに導入され、4年振りに歴代最速記録が塗り替えられました。毎年冗談で「じきにIntelを超えるのでは？」と言っていたのがいよいよ現実味を帯びてきました（？）
Convolutional Neural Networkを実装する - Qiita
Deep Learning系のライブラリを試すのが流行っていますが、Exampleを動かすのはいいとしても、いざ実際のケースで使おうとするとうまくいかないことがよくあります。 なんとか動かしてみたけれど精度が出ない、データの加工の仕方が悪いのか、モデルのパラメーターが悪いのか、原因がぜんぜんわからん・・・という事態を乗り越えるには、やはり仕組みに対する理解が必要になってきます。 そんなわけで、本編では画像の用意という一番最初のスタートラインから、Chainerで実装したCNNを学習させるところまで、行うべき手順とその理由を解説していきたいと思います。 前段として理論編を書いていますが、ここではライブラリなどで設定しているパラメーターが、理論編の側とどのようにマッチするのかについても見ていきたいと思います。 なお、今回紹介するノウハウは下記リポジトリにまとめています。画像認識を行う際に役立て
Chainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装 - 人工知能に関する断創録
Chainerによる多層パーセプトロンの実装（2015/10/5）のつづき。今回はChainerで畳み込みニューラルネットワーク（CNN:Convolutional Neural Network）を実装した。Theanoによる畳み込みニューラルネットワークの実装 (1)（2015/6/26）で書いたのと同じ構造をChainerで試しただけ。タスクは前回と同じくMNIST。 今回は、MNISTデータの取得や訓練/テストの分割にscikit-learnの関数を使ってみた。 Chainerで畳み込みをするためには、訓練データの画像セットを（ミニバッチサイズ、チャンネル数、高さ、幅）の4次元テンソルに変換する必要がある（ここに書いてある）。今回はチャンネル数が1なので単純にreshapeで変形できる。 3チャンネルのカラー画像だとnumpyのtranspose()で4次元テンソルに変換できるみたい
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totoBIGの件は何が問題なのか、なるべく分かりやすく説明してみる: 不倒城