はじめに pythonで3層のニューラルネットワークを実装し，XNORの識別をしてみました． 数式も載せたので，興味のある方は読んでみてください． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに ニューラルネットワーク 重みの更新 誤差逆伝播 XNOR pythonでの実装 結果 おわりに ニューラルネットワークとは，人間の脳の神経回路を模したモデルです．このモデルを使うことで，画像認識や音声認識が可能となります． 今回実装したネットワークは入力層，中間層(1層)，出力層の3層構造です． 重みの更新 下の図で説明していきます． $l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットから $l$ 層目の $j$ 番目のユニットへの重みを $w_{ji}^{(l)}$ とします． また，$l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットが保持している値を $u_{i}^{(l-1)}$ とします．

こんにちは、ARuFaです。 突然ですが、皆さんはマンガはお好きですか？ 僕はお好きです。 マンガといえば色々なジャンルがありますが、中でも僕が好きなのは特殊能力持つキャラクターが登場する『能力者マンガ』です。 ※イメージ 主に少年マンガに多く、炎や水を操ったり、人ならざる身体能力を持っていたりと個性的なキャラクターが登場する『能力者マンガ』。 僕も中学生くらいの頃にはそんな特殊能力者に憧れて、満月の夜にだけ黒い包帯を巻いて外出していたという過去があります（かぶれてやめた） ……さて、そんな『能力者マンガ』ですが、実はあるお約束があることを皆さんはお気付きでしょうか？ それがこちらです。 能力者マンガのキャラ、老若男女で並びがち これです。 「個性豊かさ」と「能力に関連したキャラ設定」を大切にする能力者マンガでは、自然と見た目の違いがわかりやすい老若男女（ろうにゃくなんにょ）が揃いがちなん

ALVRアプリが公開！SteamVRゲームがVision Proでプレイ可能に MRVRAppleVision ProAR 17時間前 名酒センター「酒マルシェ」を6/25に開始！そらのうえショッピングモール ベネリックデジタルエンターテインメント株式会社名酒センター酒マルシェVRスマホVRイベントメタバースそらのうえショッピングモール 2024/06/21 18:00 VRChatに「VRC-JP 初心者プラザ」公開！Discordコミュニティ「VRC-JP」 VRVRchatイベントメタバース株式会社VVRC-JPVRC-JP 初心者プラザ 2024/06/20 18:00 「xambr」がアップデート！アバター対応や出展ブース入稿システムなど実装 xambrVRイベントアプリambr株式会社ambrメタバース 2024/06/20 18:00 「ホロアース」Ver.0.8.0アップデ

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原稿を準備してスピーチするような、わりと公式性の高い英語プレゼンのときの練習法です(Mac限定): 原稿をテキストファイルにセーブ。 ターミナル（アプリケーションの中の「ユーティリティ」フォルダに入っています）。を開きます。 say コマンドで、原稿を音声ファイルに変換します： $ say -f script.txt -o script.aiff これで、テキスト原稿script.txtが英語音声ファイル script.aiff に変換されるので、iTunes経由でiPhoneやiPodにコピーします(最後の-o script.aiff を指定しなければ直接スピーカーから音声が出ます)。 あとはひたすら生成されたスピーチファイル聞きながらシャドーイング。ジョギングしながらでも英語についていって淀みなく言えるように練習します。 以上です。macのsayコマンドは、感情的表現こそありませんが、

PythonでSciPy(NumPy)とmatplotlibを使って3D散布図を作成する方法です。 サンプルデータはiris.csvを使用(http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv) scipy.genformtxtメソッドで、csvファイルのデータを直接scipy.array形式で取り込むことができます。 scipy.array形式のデータは普通の配列として扱うことができ、さらにd[d[:,0] >= 7]のように簡単に条件に合うレコードを抽出することができます。複数の条件式を使用する場合はビット演算子で連結します。 グラフ描画の際にはscatter3Dメソッドが使えますが、データ数が多いと極端に重くなります。plotメソッドのほうが良いです。 (5/9追記)plotメソッドではデータの読み込み順にプロットが上書きされていくので、プロットが重なっ

データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

Evernoteはメモを手軽にノートに残せて便利です。 文字を装飾しようと思えば、ツールボタンでも装飾できます。 ただ、文字を選択してツールボタンから装飾するのって少し面倒です。 できれば、Markdown記法なんかを使って、テキストだけでザクザク装飾できたらと思って探してみたら、MarxicoというChromeアプリを見つけました。 これが、結構便利なアプリだったので、使い方などの紹介です。 Marxicoとは Marxicoは、Evernote用のMarkdownエディターです。 Chromeアプリですが、Evernoteと連携することにより、Markdownで記入したメモをEvernote上に残すことができます。 Markdownを利用すると、これまでEvernoteの文字装飾ではできなかった「見出し」なども簡単に挿入することができます。 MarxicoのエディターにMarkdown

About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)

What is MacDown? MacDown is an open source Markdown editor for macOS, released under the MIT License. It is heavily influenced by Chen Luo’s Mou. This is how it looks: Why Another Markdown Editor? I like Mou. I write Markdown all the time, and since I use macOS on a daily basis, Mou is my go-to editor whenever I wish to generate something with markup. But I had always wanted something more. It cam

Magic Leapは製品を発表せず事業内容もほとんど公開していない段階でGoogleやKPCB、Qualcommといったベンチャーキャピタルから5億4200万ドル(約590億円)の資金を調達し、2016年2月にはアリババからIT企業史上最大規模の7億9350万ドル(約864億円)を調達したという驚きのスタートアップです。そのMagic Leapが開発中の技術および製品に関するムービーを公開し、プロジェクトの全貌が明らかになってきました。 A New Morning - YouTube 映し出されたのは1つのデスク。 そのデスクの上にスマートフォンの通知画面のようなものが映し出されました。なお、画面下部に「このムービーはCGを合成したものではありません」と表示されています。まるで、見えないディスプレイが空間に浮いているかのようです。 今度は通知画面の右側にグラフのようなものが映し出されまし

Hopfield networkは、一般的なクラス分類以外に最適化問題への応用が可能なモデルです。 Elman/Jordanは、Simple recurrent networksと言われているように一番シンプルな形となっています。RNNを利用したい場合はまずどちらかでやってみて、精度的な問題があるのなら他の手法に切り替えてみる、というのがよいのではないかと思います。 Elman/Jordanの違いは上記のとおりですが(前回データの反映が隠れ層から行われるか、出力層から行われるか)、こちらにも詳しく書かれています。精度的な優劣はありませんが、隠れ層の数によって次に伝播する量を変化させられるElmanの方が柔軟と言えると思います。 Echo state networkは毛色が違ったモデルで、ノードを事前に結合せずReservoir(貯水池などの意味)と呼ばれるプールに貯めておき、入力が与えられ

Jupyter のインストール方法と実行までの流れをまとめました。 Jupyter（IPython Notebook）とは 最近 Python を初めた方は、私もそうでしたが Jupyter と IPython Notebook の違いについて悩むことと思いますが結論から言うと同じです。元々が IPython Notebook という名前でしたが、最近では多言語の対応もしているため、Jupyter という名前に変更されています。 そもそも IPython とは強力なインタラクティブシェルであり、特に補完機能なんかはとても便利です。それをサーバーで立ち上げてブラウザ上で実行できるようにしたものが IPython Notebook になります。実行結果の画像をインラインで表示したり、履歴を保存しておくこともできますし、Markdownでテキストを表示することも可能です。簡単にトライアルアンドエ

＜受賞＞ 第77回MBL研究会　優秀発表賞 ＜要旨＞ IoT デバイスが急速に進歩し,実世界のあらゆる情報をセンシングできるようになりつつある.それに伴い,様々なデバイスから時々刻々と生成される IoT データストリームの即時的な利活用が求められている . 本研究では,生成されたデータストリームを, IoT デバイスが持つ計算資源を用いて,その場で素早く処理する「地産地処」をコンセプトに, IoT デバイス群の上位で動作する実時間処理ミドルウェアを設計する.本ミドルウェアには, (1) アプリケーションから要求されるタスクを分割しながら分散で実行する機能 , (2) IoT データストリームを分散処理のためデバイス間でオンデマンドに流通する機能, (3) 複数のデータストリームをオンラインで分析する機能, (4) 異種センサ / アクチュエータのシームレスな連携を実現する機能を設計,実装す

Claimとは rkmt 1. 修論／博論 あるいは定例発表 に際して 暦本純一 2. たぶんこれからもっとも聞かれる こと 結局、あなたは何をした の？ 3. クレーム claim • 科学技術論文では、正誤が客観的に判定できる言明。 • 研究とは「誰も言ったことのないclaimを提示し、それを 立証する」こと。 • 立証とは、筋道をたてて理解すれば、それが正しいと納得で きるように議論を構成すること（根拠と論理）。 • Claim の価値というものもある（claimであるが価値のないもの もある）。 • 論文や研究発表はclaimが伝わるように構成しなければなら ない。 • 研究過程でも常にclaimを設定しておくこと。研究が進展する 過程で変更することはかまわない。しかし、「立証したい主張」 がない状態で手だけ動かしていることのないように。 4. Claimである例 • DNAの立体

今回は，数値シミュレーションではなくて，コンウェイのライフゲーム(Conway's Game of Life)を作ってみました． 息抜きのつもりで始めたものの，作ってみると意外とハマるところがあって，かなり試行錯誤しました．ですので，完成品もようやく動く形になった程度の出来です．仕様を理解していれば，もっとうまいものが作れると思いますが，そこまで読み込む気にはなれませんでした．．． ライフゲームとは？ まず，ライフゲームについて軽く説明を．ライフゲームとは，セル・オートマトンの一種で，格子点が「生きている」「死んでいる」という情報をもち，時間（世代）が１進むと，周囲の状況によって，与えられた規則に従い内部の状態を変化させていくものです．代表的なものとしては，正方格子上で，周囲８マスの点に関し，２個あるいは３個生きていれば生き残り，周囲に生存格子点が３個あるときは新たに誕生する，というルール