a/(b+c)+b/(c+a)+c/(a+b)=4の自然数解(a,b,c)を求める - Qiita
はじめに ちょっと前に、こんな問題が話題になった。 ネタ元はどこか知らないが、僕は以下のサイトで知った。 適当に和訳してみた。 元の出題は果物とか使ってて「数学パズルです〜」みたいな顔をしているが、これは典型的ディオファントス方程式で、途中で楕円曲線が出てくるガチな問題になっている。解説は先のサイトに書いてあるが、いくつか天下りな箇所があるので、そこをちょっと丁寧に解説しつつ、Rubyで解を探してみる。 方針 問題は以下の通り。 上記を満たす「自然数」の組(a,b,c)を求める。すぐに分かる通り、もしひとつの解の組(a,b,c)が求まったら、それぞれ定数倍した(ta, tb, tc)も解となる。従って、大事なのは(a,b,c)の比であり、例えば$c=1$に固定して、(a,b)の有理数解を求める、という問題と等価である。従って、この問題の自由度(実質的な変数の数)は2となる。 さっきの式の分
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
「やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん」を執筆しました · けんごのお屋敷
私が執筆した書籍 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん がマイナビ出版から Amazon で 2017/9/20 より発売されます。Amazon 上では既に予約可能になっていますので、興味のある方は是非とも手に取ってみてください。 本書は、以前よりこのブログ内で公開していた「やる夫で学ぶ機械学習シリーズ」というシリーズ物の記事をベースとして、加筆・修正を加えたものになります。ブログの記事がベースになってはいますが、追加で書いた分の方が多く、お金を出して買ってもらえるクオリティにするために、より丁寧な説明を心がけて書きました。元記事は「やる夫」と「やらない夫」というキャラクターを登場人物として、機械学習の基礎を面白おかしく丁寧に解説していくものでしたが、書籍化するに当たって「やる夫」と「やらない夫」をそのまま使うわけにもいかなかったので、プログラマの「アヤノ」とその友達で機械学
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残された時間で「世界を変える」ことに真剣に向き合う － Nature 大塚雅和（mash）氏 - Forkwell Press
