五街道、主要街道、脇街道、往還など、300以上の旧街道をGoogleマップ・Leafret地図で一覧表示します。各街道の詳細はラインをクリック→名称クリック。または下のリストから選択してください。
日本の旧街道 | 旧街道地図
五街道、主要街道、脇街道、往還など、300以上の旧街道をGoogleマップ・Leafret地図で一覧表示します。各街道の詳細はラインをクリック→名称クリック。または下のリストから選択してください。
Extremely Large Minibatch SGD: Training ResNet-50 on ImageNet in 15 Minutes
We demonstrate that training ResNet-50 on ImageNet for 90 epochs can be achieved in 15 minutes with 1024 Tesla P100 GPUs. This was made possible by using a large minibatch size of 32k. To maintain accuracy with this large minibatch size, we employed several techniques such as RMSprop warm-up, batch normalization without moving averages, and a slow-start learning rate schedule. This paper also desc
20171115_Cookpad_TechKitchen_#13
Talk at https://cookpad.connpass.com/event/70076/
Dynamic Routing Between Capsules | moskomule log
はじめに ディープラーニングの帝王1Geoffrey Hinton先生が20年来温め続けてきたというCapsules Network(CapsNet)を実装し成果を出して論文を出しました（Dynamic Routing Between Capsules）．この記事ではこのCapsNetについて簡単にまとめます． Hinton先生の業績は並べても感嘆するばかりで仕方ないのですが，帝王でおはしますと同時に認知心理学者でもあります．このCapsules Networkも脳のコラム構造を真似ることでCNNよりも人間の認知機能に近い認識器をつくることが目標です． 本論文の要点は以下の通りです． 今まで重みと入力の内積というスカラーの塊であった層を，Capsulesという「ベクトルの塊」とすることで「姿勢」などの情報を扱えるようにした． 層間のCapsulesの結合（routing）を学習できるように
異常検知ライブラリを作ってみた - Fire Engine
今回の記事は、前職消防士でゼロからプログラミングを始めた超未熟者の私が、異常検知ライブラリを作った話です。 なぜ作ったか マインド的背景 消防士を辞めてエンジニアに転職してから1年、いろんな技術に触れました。TensorFlow、scikit-learn、Dockerなどなど、必死になって使い方を覚えました。しかしだんだん、「これ、コマンド覚えてるだけで自分に何も技術身についてなくない？」という疑問や焦りが湧いてきて、自分は便利なツールを使いこなせるようになりたいんじゃなくて、いつの日かみんなが使って便利なツールを作る側になりたいんだ、ということに気づきました。そのような思いから今回初めてライブラリを作り、公開してみました。 データサイエンス的背景 世の中は時系列データで溢れています。ビジネスの場において、データの何かしらの変化の兆候を捉えて、いち早く意思決定をしたいという場面がよくありま
結局英語ってどうやったらスラスラ読めて読書とか楽しいって思えるの
たまに洋書とか買ってくるんだけど「えっと、これはこれがここにかかってるから……」とか「なにこの単語」ってなって全然楽しく読めないし第一わからない 最近はボキャビルするかって思って単語を例文集使ってひたすらやってるんだけど、文を読んでるとすぐに知らん単語や知らんコロケーションが出てきて発狂しそうになる あと簡単な文でも、文の切り方わからないときとかあるんよ。構造さえつかめれば「あーそういうことね」ってスッキリするのに、構造がつかめるまでモヤモヤ感がひどい ネイティブが書く表現が一番わけわからない。簡単な単語だけで難しい抽象的な表現使ってくるし、あいつら結構文法間違ってるけど脳内で変更してんのな 日本語でいうと「ほんまそれなわかるめっちゃわらうわろた」みたいな超カジュアルな文、全然わからない。悲しい 日本語でいうと「返すのはいいけどていうかその前にまず俺の話聞いてくれないとまじ困るんだけどその
Understanding LSTM and its diagrams
Posted on August 27, 2015 Humans don't start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you… I’m not better at explaining LSTM, I want to write this down as a way to remember it myself. I think the above blog post written by Christopher Olah is the best LSTM material you would find. Please visit the original link if you want to learn LSTM. (But I did create some nice diagram
階層ベイズモデルを用いた労働時間と知的好奇心の関係分析 - kivantium活動日記
以前@berobero11さんに「StanとRでベイズ統計モデリング」をプレゼントしていただき、本を読んだのですが解析したいデータがなかったため勉強した結果を活かすことができずにいました。 しかし今日Twitterを見ていたら 長時間労働は，知的好奇心を枯らすのか。 pic.twitter.com/NcuaLAgzpy— 舞田敏彦 (@tmaita77) 2017年11月13日 労働時間と知的好奇心には，国レベルでは非常に強い負の相関があるが，個人レベルでは逆に正の相関がある https://t.co/N8Z00ljFfB— Haruhiko Okumura (@h_okumura) 2017年11月15日 というまさに階層ベイズモデルを用いた解析にぴったりのテーマが流れてきたのでStanの練習として解析を行ってみました。 モデリング まずは奥村先生のPIAACデータ解析を読んでください。
JVN#76382932: ロボット家電 COCOROBO におけるセッション管理不備の脆弱性
RX-V200 ファームウェア バージョン 09.87.17.09 より前のバージョン RX-V100 ファームウェア バージョン 03.29.17.09 より前のバージョン RX-CLV1-P ファームウェア バージョン 79.17.17.09 より前のバージョン RX-CLV2-B ファームウェア バージョン 89.07.17.09 より前のバージョン RX-CLV3-N ファームウェア バージョン 91.09.17.10 より前のバージョン シャープ株式会社が提供するロボット家電 COCOROBO は、掃除機能を搭載したロボットです。ロボット家電 COCOROBO には、セッション管理不備 (CWE-639) の脆弱性が存在します。
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