はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，統計学（特に多変量解析）で多く出てくる行列演算の小技集を，線形回帰モデルにおける簡単な実用例を交えて紹介します． 転置に関する公式 行列の転置とは，$(i,j)$要素を$(j,i)$要素に入れ替えることです．$m$行$n$列の行列$A$の$(i,j)$要素を$a_{ij} \ (i=1,\dots,m; j=1,\dots,n)$とすると，$A$を転置した$n$行$m$列の行列$A^\top$の$(j,i)$要素が$a_{ij}$となります．また，自明ですが，転置行列の転置は元の行列になります．すなわち，$(A^\top)^\top = A$です． 行列の和の転置 行列$A$と$B$の和の転置は，転置行列の和です．つまり， が成り立ちます． 行列の積の転置 次に，行列$A$と$B$の積$AB$の転置としては，以下の公式が成り立

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AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ

（1）「学問」の意義 学問の意義は、人類の知的認識領域の拡大である。それは、個人の知的好奇心を満たすということを超えて、人類共有の知的財産の拡大を意味している。 学問には2つの効用がある。第1は、生活上の便宜と利得の増大である。第2は、自分を作り上げていくこと、確立していくこと、いわゆるBildungとしての教養であり、このような教養による人間形成を通じての社会の形成である。前者も後者も重要であるが、後者の効用を忘れてはならない。 「科学」とは、人間が生きていくために必ずしも必要ではないけれども、人間活動の一部として大事と思われるものという意味での「文化」の一部である。これに対して「技術」とは、人間が生きていくのに必須のあらゆるものという意味での「文化」の一部である。 「科学」を「文化」の一部として考えるならば、「科学」に対する支援というのは本来的にフィランソロピー（慈善活動）という性格を

本社公式ウェブサイト http://www.keisoshobo.co.jp/ 哲学・思想、社会学、法学、経済学、美学・芸術学、医療・福祉等、人文科学・社会科学分野を中心とした出版活動を行っています。

仲野徹「解説」全文公開ヘンリー・マーシュ『残された時間――脳外科医マーシュ、がんと生きる』小田嶋由美子訳　仲野徹監修

セロトニン不足はどのように意欲を低下させるのか？セロトニン不足はどのように意欲を低下させるのか？ / Credit: canvaセロトニンは私たちの「やる気」や「元気」と深く関わる物質です。 セロトニンレベルが低下すると、気分や意欲が落ち込むだけでなく、イラつきを引き起こしたり、行動にかかるコストに敏感になるなど、様々な面で悪影響を起こすことが報告されています。 他方で、セロトニンを増やす薬はうつ病に見られる不安や意欲低下の治療薬として用いられています。 しかし「セロトニンの低下がどのようなプロセスで意欲生成を阻害し、やる気の低下に繋がるのか」という詳しい仕組みは解明されていません。 また脳内に10種類を超えるとされるセロトニン受容体のうち、どれがこの仕組みに関係しているかも不明です。 現状の治療薬は即効性が低いという問題点があり、これらの仕組みの理解はその改善に役立つと期待されています。

翔ちゃん（カネショウ） @shouchan_2021 釧路町昆布森で昆布をとったり主に地元でとれた海産物を加工してまーす。 趣味ポケカ 麻雀 趣味投稿もします。個人アカ。フォロー大歓迎@kaneshou_2021 instagram.com/kaneshou.2021?… ryoushinookurimono.stores.jp 翔ちゃん（カネショウ） @shouchan_2021 今日の嫁ちゃん飯。 釧路でとれたカツオ買わされたので 嫁ちゃんに作ってもろた。 カツオ食べるの２回目であまり好きじゃなかったけど 今日で大好きになりました。 最＆高。 pic.twitter.com/9hndGYIepv 2023-09-26 17:33:59

twitterやprivatterに投稿していたものをまとめました 思いついた時に加筆・増補・編集してます 「創作で銃を出したい（出す必要がある）が具体的にどのような銃を出せばいいのか、どう描けばいいか分からない」という層向けに、ひとつの切っ掛けや取っ掛かりになれば、という意図で書いたものです。 性質上、内容が重複したりして少し冗長になっている部分があります。 （また、全ての銃器を網羅することを目的としたものではありません） 創作で銃を出す場合、基本的には一般名詞の「拳銃」とか「ライフル」で充分だと思っていますが、通常はどういうデザインや性能が想定されるのか分かっていたほうが描きやすい場合もあると思うので、適宜調べて下さい ページが重いので、動画埋め込みを削除しリンクにした軽量版を作りました TL;DR向け早見表　通常は、「リボルバー」「拳銃」「ライフル」「マシンガン」「散弾銃」といった一

よんてんごP @yontengoP バスにて女子中学生だか女子高生が 車内にぶら下がる広告の文字を見て 「ねえ見てみて2000年から実施だって」 「すっご！生まれてないよ2000年とか」 「めっちゃ昔じゃんwww」ｹﾗｹﾗと笑っていて、 深く「そうか…そうなのか…」と頷いてしまった 2023-05-18 16:33:31 よんてんごP @yontengoP 現在は、2023年なので、 当たり前だが、23歳未満の、 大学生高校生中学生小学生乳幼児その他は 全員「2000年なんて生まれてない」し 「めっちゃ昔」なのだ 2023-05-18 16:36:45

人間が書いたかのような文章を生成できる人工知能（AI）「巨大言語モデル」の社会実装はまだ難しい。そんな思いが強まる事件が11月に起きた。SNS（交流サイト）フェイスブックの運営元、米メタが公開した「AI科学者」である「Galactica（ギャラクティカ）」の炎上事件だ。ギャラクティカはメタが11月15日（米国時間）に公開した、科学的な質問に答えたり文献調査ができたりするAIである。1200億パ

恐らく最も有名なOSSのゲームエンジンです。 UnityやUE5の代替となるソフトウェアです。 Godot以外にもOSSのゲームエンジンはいくつかありますが、現状実用に耐えうるのは恐らくこのゲームエンジンくらいです。 3D,2D双方の開発ができ、多くのプラットフォーム向けに出力できる、UnityやUE5に引けをとらない出来のソフトウェアです。 特徴は以下の通りです。 OSSかつ無料である すばらしい。 ゲームエンジン自体がかなり軽い(2桁MBくらいしかない) その分起動もかなり早い。この手軽さはやっぱり便利。 有名なゲームエンジンと比べ後発であるためUIが洗練されている 例えばUnityではオブジェクトにコンポーネントを足していくという感じですが、Godotは全てがノードでありシンプルな設計です。 エディタが内蔵されている 外部エディタは必要なく、全てGodot内で済ませられます。 基本的

17 oct 2022に出たImagicという技術について、ペーパーとソースを見比べながら説明します。

せっかく課金したのにユーザが増えまくっているのか滅茶苦茶重くなっていて最悪。 だから流出したモデルを使ってローカルでNAIの環境を構築する。 ネットには情報もだいぶ転がってるけど陳腐化した情報があまりに多いため増田にまとめることにした。 もしかしたらこの記事もすでに陳腐化しているかもしれないが…単純に間違ってたらトラバで教えてほしい。 もちろん自己責任。この記事を見て導入した結果何かあっても増田は何も保証しない。 英語がわかる人はこっちを見た方が早いと思う。今は導入RTAができるくらい導入は楽になっている。 https://rentry.org/nai-speedrun 推奨環境VRAMが2GB以上あるNVIDIA製のグラフィックボードがあればローカル環境を構築できる。 GPUの世代はGTX700シリーズ以降。なので一昔前のミドル級ボードでも動作するらしい。 IntelのオンボードGPUで

未経験者でもできる！UE4を活用した2Dカラーイラスト作成法 | UE4 Manga Anime Illustration Dive Online | Talks and demos 3DとUE4初心者であるイラストレーターあかざが、3つの機能とアセット（雑に言えば3D素材のこと）の扱い方さえ覚えておけばお手軽に背景が作れてしまう、UE4を活用したカラーイラスト作成法をお話しします。 講演者がUE初心者だからこそのかみ砕...

条件はとくになし。 流行っていても、流行っていなくてもいいし、古くても新しくてもいい。 ちなみに僕は魍魎の匣が好き。 【追記】 3件くらいは来たかな〜と開いたらトップページに自分の記事があってびっくりした。 「貫井徳郎とかも好きだと思う」って書いてくれてた人がいたけど、症候群3部作は読んだよ。貴志祐介も小林泰三も好きです。鋭いね。 恩田陸のネクロポリスや、長江俊和の出版禁止なんかも好きだよ。 あと別に「おすすめの本」は聞いてないから価値がないとか怒らないでね。「あなたは何が好きなのか」を聞いてるだけです。 【さらに追記】 記載の多い鈴木光司と桜庭一樹の著書を手に入れてきた。 好きな本教えて貰って好き勝手読ませてもらおうと思ってたら深読みしてる人が多くて困惑だよ。深い意図はないよ…。 他の人が書いてくれた作品もリスト化して徐々に手をつけていくつもり。洋書も大好きなので書き忘れたものがあればガ

Abstract Recent breakthroughs in text-to-image synthesis have been driven by diffusion models trained on billions of image-text pairs. Adapting this approach to 3D synthesis would require large-scale datasets of labeled 3D assets and efficient architectures for denoising 3D data, neither of which currently exist. In this work, we circumvent these limitations by using a pretrained 2D text-to-image

巷で話題のStable Diffusion（以下SD）をファインチューニングする方法が公開されたので、早速やります。