勾配法 損失関数 勾配学習 自然勾配法 最急降下法 リーマン空間 勾配法を再び 自然勾配法 自然勾配法とその亜種 の推定を行う適応的自然勾配法 参照：Singularities Affect Dynamics of Learning in Neuromanifolods を推定しない擬似的自然勾配法 参照:自然勾配近似法を起点としたバッチ正規化の数理的理解 勾配法 損失関数 学習パラメータを持つ関数に関して、損失関数を考え、関数の性能を損失のについての期待値 で測る。さしあたり、の確率分布は不明なので、期待値を取る代わりに、観測されるデータの個々の損失の平均値 で代用します。これは真の分布の代わりに経験分布によって代用しているということになります。 を訓練誤差と呼び、これを最小化するを獲得することを学習と呼びます。 本来は真の損失関数を最小化したいのに、代わりに訓練誤差を使う(すなわち真の

「『インクレス』は、プリンター界における“フィルムカメラからデジタルカメラへの移行”のようなものです」 1950年代から本格的な開発がはじまったといわれているインクジェットプリンターは、書物や文書を一文字一文字書き起こしし、活版印刷とは比べ物にならない速さで複製する現代の優れた発明品だ。3Dプリンターやデスクまで書類を届けてくれるロボットプリンターまで登場するなど、昨今はプリンター発展期ともいえる。オフィス・工場・家庭で誰もが触れる身近なロボットのプリンターだが、彼につきまとう“めんどう”といえば、「インクカートリッジの購入・交換」だろう。カラーで何百枚も刷れば、またか…「カートリッジ交換サイン」。オンラインで一番安いカートリッジを探し、届いたらプリンターをガバッと開けての交換作業が待っている。 そんなプリンターのめんどうをオランダの大学院生チーム「Tocano（トカノ）」が解決してくれる

Favstarは09年にスタート。Twitterで「お気に入り」（Fav）やRTを集めている人気のツイートを検索できるサービスとして人気を博していた。 Kloutは2008年にスタート。Twitter・Facebookアカウントの影響力を測るスコア「Kloutスコア」を算出するサービスで、一時期は広く活用されていた。2014年にLithium Technologiesに買収された。 関連記事 Twitter、“流れるタイムライン”の「User Streams API」廃止を延期 Twitterが、サードパーティアプリで更新ボタンをタップしなくてもタイムラインを自動的に更新する機能を可能にする「User Streams API」の廃止を、当初予定していた6月20日から延期すると発表した。 Twitterの“流れるタイムライン”なくなる？　「User Streams API」が来年6月20日に

この記事ではOpenAPI Specification v2に関する内容を取り上げています。しかし、2023年9月現在での最新の仕様はOpenAPI Specification v3となっています。最新の仕様に基づいて実装や学習を行いたい方は、公式ドキュメントやそれに関連する資料をご参照ください。 こんにちは！ バックエンドエンジニアのりほやんです。 以前、テックブログでAPIモックと仕様書を作成することができるSwaggerについてご紹介しました。 Swaggerそのものについて知りたい場合やSwaggerを実際に導入したい場合は、こちらの記事がとても参考になります。 techblog.zozo.com 本記事では、SwaggerのAPI定義を行うSwagger YAMLの記法についてまとめてみました。 使い初めはとっつきにくいSwaggerですが、この記事がSwaggerを使う方の参考

ネットを見ているとよく思うのだが、無能を嫌う人は多い 「無能のせいで世の中がこうなってしまっている」 「有能な人間はそれに足を引っ張られている」 「だから無能は滅びろ」 みたいな人、結構見ると思う 正直、こういう「無能を嫌う人達」がさほど有能とは思えない 有能か無能かは相対的なもので、世の中の人を全て比較していけば99％の人は無能な人間だろう そして有能か無能かが相対的なものである以上、1％の有能な人だけを集めても、今度はその中で有能な人と無能な人に分かれてしまうだろう 無能が滅びるという事は人類が滅びるという事とほぼ同義だ 破滅願望を持つのは個人の自由だが、あまり建設的な意見ではないと思う 基本的に無能な人間が害をもたらすのは、自分が有能だと勘違いした時だけだ 自分の無能を自覚さえしていれば、無能であるが故の影響力の低さもあって、余程その人とその周囲が不運でなければ害は無い（たまにとこと

--- 【お知らせ】 第4版の紙の本は、「とらのあな」にて通信・店頭販売しております。 希望の方は、とらのあなで購入ください。 はじめまして。カレーちゃんと申します。▶︎Twitterアカウント @currypurin ▶︎ブログ 概要説明技術書典４という技術同人誌の即売会で「kaggleのチュートリアル」を販売し、300冊完売という結果を達成することができました。 その後、私は専業のKagglerになり日々kaggleに取り組んでいます。 2019年9月に開催される、技術書典７において更新版のkaggleのチュートリアル第4版を販売します。このnoteではそのkaggleのチュートリアル第４版を販売いてします。 第４版は次のサポート ページで、コードとyoutubeでの説明動画への集約を行なっています。 サポートページからリンクが貼ってあるkernelのコードと、youtube動画のみで

概要 Web上で使えるドローソフト draw.io の紹介 クリックとドラッグで直感的に矢印が引ける 数式入力 (tex記法) もできて便利 draw.io とは draw.io は Web 上で動作するサービスで、図の作成ができるソフトです。 仕事上で図を作成する時は、プレゼン等のために作ることが多く、 PowerPoint 等のプレゼンソフトで、スライド作成と同時にまとめて作りがちです。 そのため、”図の作成専用のソフト”はなくてもいいような気がしてしまうのですが、 draw.io は PowerPoint にはない便利さがあるので、自分は気に入って使ってます。 矢印を引くのが楽 個人的に draw.io で一番気に入っているのは、 直感的な操作で矢印を引けるところです。 PowerPoint で矢印を引きたい場合、 下の図のように、図形の挿入から矢印を選択しなければいけません。 矢印

Understanding the backward pass through Batch Normalization Layer At the moment there is a wonderful course running at Standford University, called CS231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, held by Andrej Karpathy, Justin Johnson and Fei-Fei Li. Fortunately all the course material is provided for free and all the lectures are recorded and uploaded on Youtube. This class gives

機械学習エンジニア界隈で話題沸騰となっているGoogle Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）。本記事では概要とGoogle Colabの知っておくべき基本的な使い方をまとめました！ すでに機械学習をやっている方や、これから機械学習を学んでみたいと考えている方で、下記のような事を感じたことはありませんか？ 「訓練やデータ処理をやるのにローカルPCだと処理に時間がかかりすぎる」 「機械学習用にクラウド環境を立てたけど…思ったより費用が高い」 「機械学習は色々とライブラリが多くて環境構築がしんどい」 もし一つでも当てはまるものがあれば、Google Colabがそんな悩みを解決してくれます！機械学習の開発環境の新基準となる可能性も高いGoogle Colab、概要や基本的な使い方をみていきましょう。 Google Colaboratoryとは？ Google Colab（略式

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ここ数年で最も驚いた出来事について書く。筆者がまったく信じていないビジョンを信じている知人に相次いで会ったことだ。 2017年の末、30年近い付き合いの経営者と会食した。数年ぶりに会ったため話が弾み、禁酒中を宣言していたにも関わらず相当飲んでしまい、気持ち良くなっていた時、いきなり質問された。 「谷島さん、シンギュラリティについてどう思いますか。人工知能が進化して世界が一変するという、あの話です」 調子に乗って楽しく話していたこともあって即答した。 「サイエンスフィクションとして楽しんでいる人に文句は言いませんが、本気でそう主張する人がいて困惑します」 彼は頷き、数秒おいてゆっくりと言った。 「色々な人に聞いていますが私の周囲には谷島さんと同意見の人が多い。でも私はその日が来ると信じています」 勿論冗談ですよ、と言って笑うのではないかと相手の様子をうかがうと真顔である。しまったと思ったが後

TL; DR どれだけ努力しても"ネイティブ並"は無理なので諦めが肝心 エンジニアは英語ができなくても話を聞いてもらえるので「伝える意思」と「分かったか分かってないかを絶対に曖昧にしない」こと 謝辞 このエントリは弊Android Projectのビルド待ち時間を使って書かれています。Android Studioさんに感謝します。 ビルド待ち時間にブログを書かれたくない場合は弊社は僕に全部盛りiMacを買ってください。 前口上 英語力に関するエントリは盛り上がりやすく荒れやすい気がするんだけど、それはやっぱりみんな英語は出来たほうがいいに決まってるしさりとて英語を身につけるのは難しいよねってことが分かってるからだと思う。 僕はエンジニアの中では比較的英語が得意な部類に入ると思うけど、それでも全然充分だとは思わない。ただ、これでやっていけないか？というと全然そんなことはないので、一番重要なの

これはLisp Advent Calendar 2016の7日目の記事です。 どうも。 1日目の記事が好評だったようで嬉しいです。 今回はブログの方に書こうと思ったんですが、カレンダーの記事はQiitaに書くことにしました。 それと12日目はライブラリ紹介になりそうです。お楽しみに。 では本題に入って行きましょう。 OpenID Connectはご存知でしょうか？ ざっくり言えば、OAuthの上位互換の認証方式です。 最近の外部認証方式ではこれが一番安全らしいです(あまり詳しく無いので自信はない)。 これを使うと、いちいち会員登録しなくてもWebサービスなどにSNS(Twitterとか)のアカウントでログイン出来るようになります。 メールアドレス以外に個人情報を必要とするサービスの場合はさらに手続きがあったりしますが…。 今回はこれのクライアント側実装をCommon Lispでやってみまし