TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
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
Jubatusワークショップに行って来ました - 西尾泰和のはてなダイアリー
昨日行われたJubatus Workshopに参加してきました。ref. 第一回 Jubatus Workshop #jubatus - Togetter JubatusOfficial Presentations 以下は僕の解釈も含めたまとめ ユバタスの必要性 データはこれからも増加していく。今多いってことより、今後どんどん増えるということが重要な問題 データの活用は 蓄積→理解→予測。世の中はようやく蓄積が出来るようになり理解に向かい始めた段階. CPUの速度が向上する速度よりも、データ量の増える速度の方が大きい。必然的にデータに対する処理で並列性を考えなければいけない状況が増えてくる。 既存のシステムとの差 既存のシステムでは 1. リアルタイム性の確保 2. データの水平分散処理 3. 高度な解析 の3つを兼ね備えることが困難。 MapReduceは処理の自由度は高いが基本的にバッ
首都圏で引っ越す人が知らないともったいない情報 - 西尾泰和のはてなダイアリー
「引越れんらく帳」にお客さまのお名前や引越先のご住所などを登録しておけば、電気・水道・ガスなどの引越に関する手続きで何度も同じことを入力する手間が省けます。他にも、ＮＨＫ、クレジットカード、損害保険等々、主要な企業の住所変更などにも対応しています。 東京電力 引越コンシェルジュ すごい、こんなものがあったなんて。1回住所や電話番号、メールアドレスなどを入力したら、東京ガスや水道局は違うウェブサービスなのにちゃんとデータが引き継がれてさくさく入力できる。12分くらいで電気とガスの手続きを完了した。水道はお客様番号をメモしてこなかったので後でやろう。
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