【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 - Qiita
ChainerでAutoencoderを試してみる記事です。前回の記事、「【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。」の続きとなります。ディープラーニングの事前学習にも使われる技術ですね。 本記事で使用したコードはコチラから取得できます。 1.最初に AutoencoderとはAuto(自己) encode(符号化)er(器)で、データを2層のニューラルネットに通して、自分自身のデータと一致する出力がされるようパラメーターを学習させるものです。データだけあれば良いので、分類的には教師なし学習になります。 学習フェーズ こんなことをして何が嬉しいのかというと、 入力に合わせたパラメーター$w_{ji}$を設定できる。（入力データの特徴を抽出できる） その入力に合わせたパラメーターを使うことでディープなニューラルネットでの学習を可能にする（ランダム値
データ分析プロセス - 共立出版
通常、データ分析というと、多変量解析、機械学習、時系列解析などの手法が取り上げられることが多い。しかし、実際のデータ分析では、適切なビジネス目標に基づいて分析計画を立案したうえでデータを収集・蓄積し、データ加工やデータ変換などの前処理を実行した後に分析手法を適切に適用し、得られた知見の活用方法について検討する必要がある。本書では、このようなデータ分析プロセスを実現できるようになることを目指して、収集・蓄積したデータに前処理を行い、データから相関やパターンなどの知見を抽出するための基本的な考え方や処理について、Rの実装方法を交えて説明する。 第1章 データ分析のプロセス 1.1 データ分析で直面する課題の例 1.2 データ分析のプロセス 1.3 CRISP-DM 1.4 KDDプロセス 1.5 本書の目的と構成 第2章 基本的なデータ操作 2.1 データの入出力 2.2 データフレームのハン
Christian Borgelt's Web Pages
Software FrIDA - Free Intelligent Data Analysis Toolbox A toolbox combining several intelligent data analysis programs under a uniform graphical user interface. Frequent Pattern Mining (FPM) If you are looking for a frequent item set mining and/or association rule induction program and you are unsure which one to choose, it is recommended to use either Eclat or FPgrowth. Name Language Description
SPMF: A Java Open-Source Data Mining Library
Introduction SPMF is an open-source software and data mining library written in Java, specialized in pattern mining (the discovery of patterns in data) . It is distributed under the GPL v3 license. It offers implementations of 254 data mining algorithms for: association rule mining, itemset mining, sequential pattern sequential rule mining, sequence prediction, periodic pattern mining, episode min
ELKI Data Mining Framework
ELKI: Environment for Developing KDD-Applications Supported by Index-Structures Quick Summary ELKI is an open source (AGPLv3) data mining software written in Java. The focus of ELKI is research in algorithms, with an emphasis on unsupervised methods in cluster analysis and outlier detection. In order to achieve high performance and scalability, ELKI offers data index structures such as the R*-tree
家庭用・浄水器の三菱ケミカル・クリンスイ公式オンラインストア
2024.04.18 ブランド40周年を記念して仕込んだ日本酒 「クリンスイ仕込獺祭」誕生。数量限定で発売も
商品について | ポケット ドルツ | Panasonic
高さ16cm＆グリップ径2cmのコンパクトでスリムな形。 本体一体型のキャップ付きで、充電不要の乾電池式だから、そのままポーチに入れて、どこにでも持ち運びが可能です。 周りが気にならないよう、電動ハブラシ特有の音も軽減※しました。
双眼鏡・望遠鏡・距離計
小型・軽量ボディーに手ブレ補正機能、ズーム機能、撮影機能を搭載。正確な測距をサポートし、プレーの振り返りを可能にするゴルフ用レーザー距離計。
価格.com - ニコン、軽量化した超望遠レンズ「500mm f/4」「600mm f/4」
ニコンイメージングジャパンは、ニコンFXフォーマットデジタル一眼レフカメラ対応の超望遠レンズ「AF-S NIKKOR 500mm f/4E FL ED VR」「AF-S NIKKOR 600mm f/4E FL ED VR」を発表。7月16日より発売する。 従来機種「AF-S NIKKOR 500mm f/4G ED VR」「AF-S NIKKOR 600mm f/4G ED VR」の後継モデル。いずれも、蛍石レンズに加えて、鏡筒にマグネシウム合金製部品を採用し、軽量化と堅牢性を両立させた点が特徴だ。蛍石レンズとEDレンズによって色収差を効果的に補正できるほか、ナノクリスタルコートによってゴーストやフレアを抑え、高い光学性能を実現する。 さらに、手ブレを軽減するVR機構が進化。NORMALモード撮影時に、手ブレ補正効果4.0段（35mmフィルムサイズ相当の撮像素子を搭載したデジタル一眼レフ
Forest Notes | JVCケンウッド
森を感じる。大切にしたくなる。 フォレストノーツには、森の音風景を通して、 たくさんの方々に自然の面白さを 再発見してほしいという願いを込めています。 人のいない森の中では、生き物たちはどんな生活をしているのでしょうか？ フォレストノーツは、森の中にひっそりと置かれたマイクから、毎日、季節ごとの森の声、息吹をお届けしています。 鳥や動物たちのなき声、木々の葉っぱをゆらす風の音、雨音や雷鳴は、まるで森のオーケストラ。 風や雨の音に反応する生き物たちの声、それに呼応する別の生き物たちの声、全てがその時、一瞬、一度しかないハーモニーです。 季節ごと、時間ごとの森の声の移り変わりを感じ再発見することで、 自然に意識を傾け、大切にする感性を育むきっかけになることを願っています。
日本野鳥の会
自然や野鳥を守る取り組み 消えゆくツバメをまもろう ヒナをひろわないで！ 絶滅危惧種の保護 海洋プラスチック問題 調査や研究 保全のための調査・研究 野鳥と風力発電 野鳥と感染症 野鳥と人とのあつれきの解消 eBird Japan 鳥を楽しむ 野鳥を楽しむポータルサイト BIRD FAN バードウォッチング入門 フィールドマナー 支部主催の探鳥会 初心者向けバードウォッチング 関連施設と保護の現場 サンクチュアリ 野鳥保護区 レンジャーの仕事 発行物・オリジナルグッズ 会報誌『野鳥』 無料小冊子の配布 図鑑や書籍 論文集（『Strix』） プライバシーポリシー よくある質問 お問い合わせ アンケート 会員向け各種手続き リンク © 2007-2024 Wild Bird Society of Japan
渡り鳥と足環｜目次｜山階鳥類研究所
手賀沼のコブハクチョウに標識を行いました カラーリング付きサギ類の観察情報をお寄せください 鳥類標識調査データの利用について 鳥類標識センター 鳥類アトラス はじめに 目次 鳥類アトラス本体（pdfファイル） その1 その2 その3 鳥類標識調査の35年間の成果のまとめ。 日本産鳥類から74種について渡り経路をしめす回収地図をしめしました。 鳥類アトラスweb版（環境省自然生物局生物多様性センター） 環境省生物多様性センターウェブサイト 鳥類標識調査（環境省自然生物局生物多様性センター） 「バンディングかわら版」 標識調査 仕事の実際と近年の成果 日本鳥類標識協会（JBBA） 鳥類標識調査の健全な運営と発展を図り、鳥学および鳥類の保護・管理に寄与することを目的とした団体です。 足環のついている伝書鳩を保護したら… 鳩レースに用いられている飼い鳥ですので、 下記にお問い合わせください。 日本
河川環境データベース
河川水辺の国勢調査は、河川では、「魚類調査」「底生動物調査」「植物調査」「鳥類調査」「両生類・爬虫類・哺乳類調査」「陸上昆虫類等調査」の 6項目の生物調査と、植生図と瀬・淵や水際部の状況等、河川構造物を調査する「河川環境基図作成調査」、河川空間の利用者数などを調査する「河川空間利用実態調査」の計8項目の調査が行われています。 ダム湖では、生物6項目の生物に加えて「動植物プランクトン調査」を実施し、「ダム湖環境基図作成調査」「ダム湖利用実態調査」と合わせて計9項目の調査が行われています。 2018/12/17 提供データ（平成28年度 調査結果）を更新しました。 2018/11/19 生物種目録、入出力システム(H30調査用)を更新しました。 種の同定にあたっての参考文献および留意事項を更新しました。 2017/10/19 提供データ（平成27年度 調査結果）及びH17(2005)以前の鳥類
いきものログ：環境省
いきものログとは 環境省をはじめさまざまな組織や個人のみなさんが持っている生きもの情報を集積して、みんなで共有して提供するシステムです。 みんなで生きもの情報を報告して、全国のいきものマップをつくろう！
生物多様性センター(環境省 自然環境局)
2024.3.25 【メンテナンスに伴ういきものログ、巨樹巨木林データベースの停止について(3月25日から4月12日)】 日頃より生物多様性情報システム（J-IBIS）をご利用いただきありがとうございます。以下のとおり、いきものログ、巨樹巨木林データベースのメンテナンスを実施しています。 メンテナンス中は、ご迷惑をお掛けしますが、ご理解とご協力の程よろしくお願いいたします。 ■メンテナンス作業日程■ 2024年3月25日（月）～2024年4月12日（金） ■メンテナンス期間中の影響■ 以下のコンテンツの利用ができなくなります。 ・いきものログ ・巨樹巨木林データベース なお、上記コンテンツはメンテナンスが完了次第、順次再開します。 2023.12.22 自然環境調査Web-GISページが表示できない場合は、お手数ですが、別のブラウザでお試しいただくか、または以下URLをアドレスバーに入力し
環境省 インターネット自然研究所
2023.03.08 システムメンテナンスは3月7日をもちまして終了しました。ご協力ありがとうございました。
自然環境保全基礎調査 植生調査情報提供ホームページ
自然環境保全基礎調査 植生調査の情報を2次メッシュを基本単位として提供しています。 下の地図から植生図を参照したい場所を拡大して、図郭（赤枠、黒枠）をダブルクリックしてください。 （赤枠：1/25,000現存植生図整備済み、黒枠：1/50,000現存植生図整備済み）
Tableau: Business Intelligence and Analytics Software
Explore data, deliver insights, and take action with Tableau AI. Accelerate decision-making and eliminate repetitive tasks with Tableau Pulse and Einstein Copilot. Intelligent analytics at scale. Watch Demo Try Tableau for Free Tableau Pulse is now generally available. Learn more. Explore the latest data trends in the age of AI. Check out what more than 10,000 analytics, IT, and business leaders h
生物多様性センター(環境省 自然環境局)
2024.3.4 【メンテナンスに伴うJ-IBISの停止について(3月11日から22日)】 日頃より生物多様性情報システム（J-IBIS）をご利用いただきありがとうございます。以下のとおり、生物多様性情報システムのメンテナンスを実施します。メンテナンス中は、ご迷惑をお掛けしますが、ご理解とご協力の程よろしくお願いいたします。 ■メンテナンス作業日程■ 2024年3月11日（月）～2024年3月22日（金） ■メンテナンス期間中の影響■ 以下のコンテンツの利用ができなくなります。 ・生物多様性センターWEBサイト（3月11～12日）※一部コンテンツは22日まで ・自然環境調査WEB-GIS ・いきものログ、巨樹巨木林データベース、しおかぜ自然環境ログ ほか なお、上記コンテンツはメンテナンスが完了次第、順次再開します。 2023.12.22 自然環境調査Web-GISページが表示できない場合
鳥類標識調査 -BirdBanding- | 環境省 山階鳥類研究所
鳥類標識調査は、国際的なネットワークの下で、鳥類の渡りなどを解明し、鳥類の保全を推進することを目的としています。 鳥類標識調査は、野生の鳥に個体識別のための足環などを装着して放鳥し、再捕獲や観察によって情報を収集、解析することによって、鳥類の渡りの実態や様々な生態を明らかにし、鳥類の保全施策やそのための国際協力の推進に役立てる調査です。 わが国では、1924年に農商務省によって初めて行われて以来約90年にわたって続けられており、現在は環境省が（公財）山階鳥類研究所への委託事業として実施しています。 全国各地での標識調査を実際に担っているのは、鳥類の識別について十分な知識を持ち、野鳥を安全に捕獲して放鳥する技術を身につけていることを認定された鳥類標識調査員（バンダー）です。全国で約450名のバンダーがボランティアとして活躍しています。 1961年以降に標識放鳥された鳥の数は2011年に500
Small Data Scientist Memorandum
2013/6/12にtwitter上の#tokyorで面白い質問がありました（●Q1と●Q2）。辛抱できず自分で解決したついでに、今後も役に立ちそうな確率変数の変数変換について少しまとめてみました。 ●Q1. 以下は1.00…が出力されます。なぜですか？ sum 10000回を十分大きな数とみなせば、これは変数の平均値が出力されると解釈できます。ここでは平均0, 標準偏差1の正規分布からランダムに抽出された5サンプルであることに注意して式変形すると、 となります。式の変形の途中にあるは母集団の標準偏差を表します。今回は1です。ここで、は教科書に載っているように自由度4のカイ2乗分布に従います（この証明もそんなに難しくなく重要ですが今回はパスします）。また、自由度4のカイ2乗分布の平均値は4です。よっての平均値は、 となります。Q1.の最終的な出力は1となります。 ●Q2. 以下は0.94…
Deep Dream web interface
Notice This is web interface for Google Deep Dream. Photos are processed with Google Deep Dream python code with BVLC GoogleNet Model on deep learning framework Caffe on cloud servers. Deep dream code is licensed under Apache License 2.0. BVLC GoogleNet Mode is released for unrestricted use. Caffe is released under the BSD 2-Clause license.
【Deep Learning】Google Deep Dreamのソースコードが公開される→早速Webインターフェイスを実装した方が現る - 歩いたら休め
最近話題になっている、Google Deep Dreamのソースコードが公開され、早速Webインターフェイスを実装した方が現れました。 ラボで人工知能が見る夢、Google Deep Dream用のウェブインターフェースを作ったので公開しました。写真をアップして人工知能に夢を見せれます。http://t.co/Zjj6IkB9qS #deepdream— ゴッドスコーピオン (@GoddoSukoupion) 2015, 7月 5 https://twitter.com/GoddoSukoupion/status/617596593810731008 psychic-vr-lab.com 試しにマッスルな人（多分ビスケット・オリバのモデルの人）を入れたら、めちゃめちゃサイケでカッコいい写真が出来上がりました。 ちなみに元の画像はコレ。 私も下の記事を参考に、自前でDeep Dreamを動か
DataScienceCentral.com - Big Data News and Analysis
DSC Weekly 4 June 2024 Scott Thompson | June 4, 2024 at 1:23 pm Announcements Top Stories In-Depth... Build your own chatbot and talk to your own documents Alan Morrison | June 4, 2024 at 8:17 am Interview with Jans Aasman, CEO of Franz, Inc. Image by Gerd Altmann from Pixabay Jans Aasman’s AI background goes bac... Master Data Management (MDM) and CRM: Ensuring data quality for enhanced customer
PCあれこれ探索 - 無料で使えるフリーソフトやWebサービスを毎日紹介 日々の困った？トラブル解決などもご紹介しています
斬新!!ずっと見られながら進んでいく変わったルールのWebで遊べるパズルゲーム 『Nothing to hide』
Autocadと互換性の高いフリーウェア『DraftSight』
DraftSightとはDWGファイル対応プロ仕様のフリーCADソフトウエア URL:http://www.3ds.com/jp/products/draftsight/free-cad-software/ DraftSightをどこまでAutocadに近づけるか試していこうと思う。 申し訳ないけどこのsiteで基本的な『DraftSightの使い方』は載せないと思う。 Autocadユーザーにとって即効性のある（と思う）情報をUPしたい。 DraftSightの概要は『業務でDraftsightを使ってみた。』を参照。 まずはインストールしないことには始まらない。DraftSight DL [DraftSight] 線分や円弧を等分割する＜MARKDIVISIONS＞ 線分や円弧を等分割する時は「MARKDIVISIONS」コマンドを使用します。 ※Autocadで 記事を読む [ Dr
AutoCAD互換 ZW CADソフト
ZWCADとは、ZWSOFTが開発したDWG互換の高機能ハイコストパフォーマンス汎用2次元CADです。建築業界や製造業界などさまざまな業界のエンジニア向けに、カスタマイズ可能な機能を提供しています。 AutoCADから乗り換えられるお客様が非常に多く、現在、ZWCADは15の言語に対応しており、世界90カ国900,000人以上の販売実績を誇ります。
AutoCADのクローン
AutoCAD/AutoCAD LTの情報共有サイト。このサイトは AutoCAD や AutoCAD LT の疑問、問題点の改善方法や便利な機能の紹介、またその他 Autodesk 製品のニュース・紹介をしています。 みなさんの業務の中で“便利帳”としてご利用いただければ幸いです。
AutoCAD互換 ZW CADソフト
ZWCADとは、ZWSOFTが開発したDWG互換の高機能ハイコストパフォーマンス汎用2次元CADです。建築業界や製造業界などさまざまな業界のエンジニア向けに、カスタマイズ可能な機能を提供しています。 AutoCADから乗り換えられるお客様が非常に多く、現在、ZWCADは15の言語に対応しており、世界90カ国900,000人以上の販売実績を誇ります。
Latest Exelis News – Data Visualization Software | Exelis VIS
NV5 Global, Inc. has acquired the Visual Information Solutions business formally known as L3Harris Geospatial Solutions, Inc. This business has been renamed NV5 Geospatial Solutions, Inc. The URL for the NV5 Geospatial Solutions, Inc. website is: www.NV5GeospatialSoftware.com Please update your bookmarks.
Neural networks and deep learning (ニューラルネットワークと深層学習)
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
Neural networks and deep learning
Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge
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Hobby's World｜野鳥撮影やバードウォッチングの専門店
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鳥類アトラス | 鳥類標識調査 -BirdBanding-
無償CADソフトウエア DraftSight : リソース・センター
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CAD Software - 2D/3D CAD design and drafting software - GstarCAD