線形予測分析（LPC） - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14）の第20回目。 以前、ケプストラム分析（2012/12/21）のところで声道の特性を意味するスペクトル包絡を求めた。今回は、線形予測分析（Linear Predictive Coding）という別の手法でスペクトル包絡を求めてみた。この方法で求めたスペクトル包絡は、LPCスペクトル包絡（LPC Spectral Envelope）と呼ばれるとのこと。 線形予測分析 以下の説明は、 Linear Prediction and Levinson-Durbin Algorithm (PDF) の資料を参考にしました。ここでは、詳しい導出は省いて、プログラミングできる結果だけをまとめています。 線形予測分析では、過去の信号から未来の信号を以下の式で予測する。 この式は、時刻nの信号の予測値は、過去k個の信号値に重み係数 a_i で重み付けして足し合
人工知能に関する断想録
Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
Contents — DeepLearning 0.1 documentation
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第18回 ロジスティック回帰：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社
前回までに、分類問題のモデルの一つ「パーセプトロン」を紹介して、その実装を行いました。 パーセプトロンはとてもシンプルでわかりやすいモデルでしたが、「線形分離可能」なデータにしか適用できないという難点がありましたね。 今回は線形分離できないデータにも適用できる分類モデルとして、「ロジスティック回帰」を紹介します。 予測の信頼度 分類器を使って、実際の問題を解くときのことを考えてみます。例えば「メールのスパムフィルタ」などが想像しやすいでしょう。 一般的にスパムフィルタでは、データであるメールを「スパム（迷惑メール）」と「スパムではない（通常のメール）」のどちらかに分類します。そこで、ちょうどパーセプトロンのような2値分類器を使えば無事解決……とは、なかなかいきません。 スパムフィルタを通り抜けてしまった迷惑メールを一つ一つ消す、反対に必要なメールが間違ってスパムと判定されてしま
Using the GPU — Theano 1.0.0 documentation
Using the GPU¶ For an introductory discussion of Graphical Processing Units (GPU) and their use for intensive parallel computation purposes, see GPGPU. One of Theano’s design goals is to specify computations at an abstract level, so that the internal function compiler has a lot of flexibility about how to carry out those computations. One of the ways we take advantage of this flexibility is in car
多層パーセプトロンによる関数近似 - 人工知能に関する断創録
パターン認識と機械学習（PRML）まとめ（2010/8/29）の続きです。以下、つづくかも？になってましたが、2014年はDeep Learningを勉強しよう（2014/1/4）と思っているので、関連するニューラルネットワーク関係の実験結果をもう少し追記します。 今回は、PRMLの5章ニューラルネットワークの中から図5.3にある多層パーセプトロンによる関数近似をPythonで実装してみました。 上の図にあるようにxを入れたときにsin(x)の近似値を出力するようなニューラルネットワークを学習します。もっと詳しく言うと (x, sin(x)) のたくさんの組（訓練データ）を教師データとして用いて、xを入れたときにsin(x)の近似値を出力するようにニューラルネットワークの重みを更新します。 多層パーセプトロン（Multilayer perceptron） p.228にあるようにバイアスパラ
Machine Learning - Stanford University | Coursera
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Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
多層パーセプトロンで手書き数字認識 - 人工知能に関する断創録
多層パーセプトロンが収束する様子（2014/1/23）の続き。数字認識は前にニューラルネットによるパターン認識（2005/5/5）をJavaで作りましたが今回はPythonです。 今回は、多層パーセプトロンを用いて手書き数字を認識するタスクを実験します。今回からscikit-learnというPythonの機械学習ライブラリを活用しています。ただ、scikit-learnには多層パーセプトロンの正式な実装はない*1ため多層パーセプトロンのスクリプトはオリジナルです。今回から比較的大きなデータを扱うためなるべく高速に動作し、かつPRMLと変数名を合わせることで理解しやすいようにしました。 digitsデータ 手書き数字データは、MNISTというデータが有名です。PRMLの付録Aでも紹介されています。今回はいきなりMNISTではなく、scikit-learnのdigitsというより単純なデータセ
「ビットコインは所有権の対象に当たらず」東京地裁
仮想通貨「ビットコイン（ＢＴＣ）」の取引所「マウントゴックス」＝破産手続き中＝を利用していた京都市内の男性が、同社の破産管財人に対して、預けていたＢＴＣの返還を求めた訴訟の判決が５日、東京地裁であった。倉地真寿美裁判長は「ＢＴＣは所有権の対象とならない」と判断し、請求を棄却した。 判決で、所有権は民法上、液体や気体など空間の一部を占める「有体物」と定義され、排他的に支配できるものを対象としていると指摘。その上で、デジタル通貨であるＢＴＣは有体物に当たらず、ＢＴＣを利用者間でやりとりする際には、第三者が関与する仕組みになっており、排他的支配の実態もないと認定した。
中国の経済運営に振り回されるな : 外から見る日本、見られる日本人
2015年08月13日10:00 カテゴリ中国経済世界経済 中国の経済運営に振り回されるな 経済の指標が悪化し、GDPが目標に達成できず、株価が急落している、といった様々な課題に手あたり次第やれることは全部やり、世の中にタブーも道徳観も協調性という言葉も何も存在しない様相、これが今の中国なのでしょうか？ここまで傍若無人振りを発揮されてもそれを止めたり諭すことすら出来ない主要国、そして、更にそれに同調するように通貨安戦争に参入するベトナムなど、世の秩序すら無くなってしまったのか考えてみたいと思います。 共産党だけが支える13億の民の運営は失敗が許されないという意味でもあります。通常の国家であれば経済を含めた政策運営でへまをすれば選挙を通じて政権交代を行い、責任が明白になります。ところが一つしかなければ代替がない訳ですから失敗すればそのまま泥沼にはまっていくのは当然の帰着点です。そして習近平国
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家庭用3Dプリンターの問題を鮮やかに解決する新素材「タフレジン」
米軍ドローン、操縦者のストレス過剰で失速：朝日新聞デジタル
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