ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の

ブログの更新頻度が落ちてるのは、Facebookに書いた方が有益なフィードバックの頻度が高くて、ついついそっちに書いてしまうから。 そうやってFacebookにばかり書いていると「あれ、この前Facebookに認知心理学が生まれてきた流れについて書いたと思うんだが、あれどこだったかな、参考にしたいのだが…」なんてことが起こるようになってきた。以前であれば、だいたいそういうのは自分のブログに書いているので、Googleに行って「西尾泰和 認知心理学」とかで検索すればすぐ見つかった。しかしFacebookに書いたものはそういうわけにはいかない。 で、発掘するのにすごく時間がかかったり、発掘できなくてあきらめてしまったりする。これってものすごい損失なのではないか？クロールして手元に保存して検索できるようにする必要があるのではないか？ そしてそのクロールもまた手軽ではない。エクスポートの機能はある

先日 @shyouhei さんのTweetに反応して文字列が文字の列かどうかが言語によって異なるという話をTweetしました。 shyouheiさんの投稿: PythonはどうかしらんがRubyの設計思想は「世の中はシンプルじゃない」だからな。文字列を文字の列とみなす発想その物がすでにRubyからすると過度に世界を単純化しすぎている。 https://twitter.com/shyouhei/status/528106973565165568 もうちょっと言っておくと数値計算で勝ち目のないRubyは文字列処理にめっちゃ注力してるんで。文字列処理こそがRubyの主戦場。そこでRubyが文字列をあえてカタマリで扱ってることにはそれなりの理由というものがある。つまり分解しようとするほうが困りごとが増える。IVSとか。 https://twitter.com/shyouhei/status/528

「プログラマは能力によって生産性に10倍の差がある」とかいうけどこれはプログラミングに限った話ではない。編み物未経験のXさんと既に何本もマフラーを編んだ経験のあるYさんとで、マフラーの最初の5列ぐらいを編むのに掛かる時間で勝負したら、Xさんが編み方の説明を読んでる間にYさんは編み終わる。技術とはそういうもの。 技術によって確かに生産性が10倍変わることはある。しかしゴール設定が「マフラーを編む」ではなく「イケメンZ君の気を引く」なら、Xさんはわざわざ不利なマフラー作りで勝負する必要がない。例えば手料理のほうが得意ならそれでチャレンジすれば良い。こうして生産性の差は消滅する。これが専門化の罠。 Yさんが手編み能力を持っているせいで「手編みマフラー」という選択肢に固執してしまい、冷静な判断を失うことがあるが、残念なことだ。さらには手編み能力を持たないという理由でXさんを見下したり「手編みマフラ