今年初めてふるさと納税というものをしてみたんですが、本当にお礼品としてiPad miniがもらえました。本当にも何もそういう制度なんですが、あまりにも話がうますぎるので実際ものが届くまで半信半疑だったというか。 ふるさと納税は2008年からあるものなので、それ自体は皆知っていると思うのですが、実際利用している人は俺の周りには誰一人いませんでした。俺含め。で、ちょっと調べてみたらコレ無茶苦茶お得な制度じゃないの。 要約しますと、2000円でiPadやカニがもらえる制度です。*1 正確には任意の自治体に寄付を行うための枠組みがふるさと納税。寄付額のうち自己負担の2000円を除く全額が所得税から還付および住民税から控除されます。つまりは税金の一部を現住所以外の好きな市町村に納めることができるということ。 多くの自治体は寄付額に応じたお礼品を用意しています。言い換えれば自己負担の2000円だけでそ

こんにちは、トイアンナです。私が人生で初めてTOEICを受けて得たのは、150点という絶望的なスコア。TOEICは4択のマークシートで最大990点ですから、サイコロでも振って当て勘で選んでも250点はいくはずなのですが…… 周囲が800点台を叩き出す中で、「ひどすぎて人にスコアを言えない」と歯がゆく思いながらも、勉強は嫌いだからやりたくない。恥ずかしながら英語の参考書を1冊コンプリートしたことすらありませんでした。そんな私が参考書学習0冊のアウトローな方法で一気にスコアを伸ばし、最終的に925点をゲットするまでの方法をお伝えできればと思います。 なぜ英語の「勉強」はつまらないのか考えてみた (出典) photo-ac.com そもそも英語の「勉強」つまらなくないですか？ 中学校の教科書からして「ケンは学校へ行きました」「やあエリ、エリの趣味はなに？」なんて他人の生活なんてどーでもええっちゅ

単純パーセプトロン 動物の神経細胞（ニューロン）は、樹状突起という部位で他の細胞から複数の入力を受け取り、入力が一定値以上に達すると信号を出力する（これを「発火する」と言ったりします）とされており、それをモデル化したものとして形式ニューロンというものが提案され、さらに応用してパーセプトロンというモデルが発明されました。1 と、難しそうなことを書きましたが、ざっくり絵にするとこんな感じです。 絵では入力が3つになっていますが、実際にはいくつでも構いません。 前回の の問題は、このモデルにあてはめることができます。 入力ノードが 、入力途中の矢印が に対応しています。 を入力として受け取り、それぞれに を掛けた後、中心のノードですべて足し合わせます。 この値を とします。 前回のSPAMの例だと、正しく学習された後であれば、SPAMの場合 、非SPAMの場合 となるはずですね。 このようなモデ

機械学習を学ぶための準備 ▶︎その1（微分について） その2（級数と積分について） その3（行列について） その4（行列の掛け算について） その5（行列のいろいろ） 橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 このブログを読んでいる方であればご承知のとおりかと思いますが、機械学習と数学は切っても切れない関係です。「数学を使わなくても機械学習は使える」という考え方があるのも事実ですが、いずれは数学の知識が問われることになります。 そのため、始めの数回は抑えておくべき数学の知識をまとめていこうと思います。初回は微分です。 そもそも数学は嫌いですか？ 少し古い記事ですが、経済協力開発機構（ＯＥＣＤ）による数学の学習意欲度の調査結果が公開されています。 ＯＥＣＤ国際学習到達度調査（１）日本、数学の学習意欲改善 日本人の7割が苦手という結果が出ている

TensorFlowのチュートリアル（Deep MNIST for Experts） http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの１つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート

今日になって突然、光回線なのに2Mbpsしか出なくなりました。 回線は、Softbank光。いろいろググると遅いという意見が多いので、それなのかなぁと思ったのですけれど、原因はどうもDNSっぽい。 なんとDNSを再設定したら、50Mbpsの速度まで戻りました。 追記: いただいたご意見・ご指摘を参考に記事を追記しました。 (11/25) 光回線の速度低下はDNSの設定が原因？ もともと設定していたのは、Google Public DNSというもの。（8.8.8.8と8.8.4.4） USENのスピードテストを行ってみたところ、なんと2Mbpsというスマホの3G回線並みの速度。これはひどい。。。↓↓ そこで、DNS設定を再設定。なんと速度が復活しました。↓↓ 別サイト、BNRスピードテストで試したら、50Mbpsまででるように。↓↓ ここまで出たら上等ですね。 さてやったことといえば、プロバ

所用で Amazon SES を使う機会があり、送信制限解除について調べました。 最近になって申請フォーマットが変わったという話も聞くので、参考までにメモしておきます。 目的 Amazon SES は最初は SandBox 上で動作しており、以下の送信制限がある。 事前に登録したメルアド以外には送信できない 1日当たり200通までしか送信できない 1秒当たり1通までしか送信できない 本運用開始にあたり、この制限を解除したい。 手順 AWSのマネジメントコンソールにログインし、以下のURLへ移動。 http://aws.amazon.com/ses/extendedaccessrequest/ 以下のフォームが表示されます。 CC この申請に関する通知のCCを送るメールアドレス。IAMユーザーでは必須。 内容 「サービス制限の増加」のままでOK。 制限タイプ 「SES送信制限」のままでOK。

統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度（ゆうど）」です。「尤もらしい（もっともらしい）」の「尤」ですね。犬 じゃありませんw 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的にはこの尤度を処理できると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思います。 コードの全文はGithub( https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/blob/master/General/Likelihood.ipynb )にも置いてあります。 正規分布を例にとって 正規分布の確率密度関数は f(x)={1 \over \sqrt{2\pi\sigma^{2}}} \exp \left(-{1 \over 2}{(x-\mu)^2 \over \sigma^2

11. VAR (Vector Auto Regressive)モデルとは  VAR(p)過程  ベクトル自己回帰過程  ラグ次数pと各係数について  「見かけ上無相関なモデル」(SUR)で各説明変数が相互に共 通なので推定は容易、ただOLSを解くだけ（AICで次数選択）  多変量時系列モデリングの基本  AR過程を並べるだけでパラメータいっぱい  だいたいの多変量時系列はこれで十分表現できる 2015/8/6 11 12. Rでは{vars}パッケージで実践できる  とりあえず株価3系列のVARモデルを推定してみる ※ある程度スパイクの少ない3系列に限定しました 2015/8/6 12 > vstock<-cbind(stock2,stock3,stock4) 株価3系列のマトリクスを組む > VARselect(vstock,lag.max=5) VAR次数pを推定

3. Grid Long Short-term Memory 面白そうな論文 ”Grid Long Short-term Memory” [Kalchbrenner+ 2015] Long Short-term Memory(LSTM)を縦横につなげ てやるとWikipediaの文字予測タスクでNN界最強 中国語英語翻訳でもphrase-based reference systemよりはるかに性能がいい これを理解するために遡っていく… 3 http://arxiv.org/abs/1507.01526 4. LONG SHORT-TERM MEMORY 今回解説するのはこれ、LSTM元祖の論文 “LONG SHORT-TERM MEMORY” [Hochreiter&Schmidhuber 1997] Recurrent Neural Networkの問題点を指摘し、 LSTMを考案した

Deep Learningを勉強するにあたって内容がまとまっている教材についてリスト化しました。 無論ここに挙げたもの以外にも充実した教材は多数存在します。また、全てを読んだり観たりしたわけではありませんので、コメントは参考程度に考えてください。 (追記) ときどき追記/編集していきます。 (以下、一部敬称略) Bengio オンライン本 Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/dlbook/version-07-08-2015/dlbook.html 現在Web上で閲覧可能。 いつか出版される。終盤はまだ執筆中。 これ一冊で根っこの理論はバッチリそう。天下のBengioさんなので情報の信頼性、網羅性、深みは高い。全部やると分量すごい。 Nielsen オン

(訳注：2015/11/4、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 8月の初めに、モントリオールでディープラーニングのサマースクールに参加することができました。サマースクールは10日間にわたるもので、著名なニューラルネットワークの研究者の講演で構成されていました。この10日間で、私は1件のブログ投稿にはまとめきれないほど多くの事を学びました。ここで私は、60時間で得られたニューラルネットワークの知識をそのままお伝えしようと試みるのではなく、1パラグラフに要約できるようなちょっとした面白い情報のリストを作ることにしました。 これを書いている現在、 サマースクールのウェブサイト は現存しており、全てのプレゼンテーションのスライドが載せられています。全ての情報とイラストはこれらのスライドから利用しており、権利はそれぞれのオリジナルの著者に帰属するものです。またサマースクール

若き頃から首から下が動かなくなってもお金に困らないライフスタイルを突き詰め、それを達成する過程でひきこもりと化し足が枝のようになった男うきだいら。 このままではダメだとパーソナルトレーニングに通いだし、プロテインによる急な栄養補給、バク食いによる体重増加の結果、尿管結石になり死を覚悟した上ただのデブになった男うきだいら。 小学5年生の登下校時、りんご畑でうんちを漏らして大号泣した悔しさを私は生涯忘れることはないだろう。

最近のWebページで人気のある縦長ページ、CSS3アニメーション、スクロールエフェクト、大きい写真画像を使った背景、カードコンポーネントなど、UIデザインのトレンドを取り入れたBootstrapのテーマを紹介します。 Bootstrap 4ベースのものもリリースされ始めました。

巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール

PFI/PFN社でオープンソース公開したディープラーニングフレームワークChainer、すで使って頂いている方、ありがとうございます。 さてそんなChainerですが、MacBookでも簡単に使い始めることはできますが、真価を発揮させるにはGPU環境が欲しいところです。また一方、GPUを積んだデスクトップPCでも（特にPyCUDAの）インストールでつまづく方がいるのも事実です。 開発側の人間としては、できれば手軽に試してもらえる環境を提供したい。そこでは、やはりAWSのEC2でGPUインスタンス使うのが一番いいと思います*1。 Chainer on EC2は何名かブログ等で記事を公開されていますが、今のところ最も簡単な方法はRyosuke TajimaさんのAWSでサクッとChainerを使ってみるです。 が、やはりここでもPyCUDAをソースからのビルドしてもらうことになっています。原因

『フォトショップ・ブイアイピー』の新着記事です。フォトショップやデザインをたのしむウェブサイト。2009年３月創刊以来、3800を超えるコンテンツを更新しています。フリーフォントなどの無料デザイン素材／配色やWeb制作といった最新トレンドも公開中。

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