もうすぐ絶滅するという微生物の書物について
非線形 @_mod_p 「こちらが第三図書館惑星です」「ただの海に見えますが、海底に本が？」「いいえ、水の中にいる微生物が書籍なのです、書籍微生物なのです。我々の文明はすでに情報化が進んで数千世紀たっておりますので、情報をこのような形でしか保存できないのです。このような惑星が数億個あります」 非線形 @_mod_p 「DNAは物質としては1m以上にもなる長いものを直径数μmの場所に保存することができる高密度の情報パッケージであり、かつ生物化することで自己増殖するのでメンテナンスする必要がありません。」 非線形 @_mod_p 「ご依頼の本は54 68 65 20 43 6F 64 65 78ですので、それに合わせた抗生物質でスクリーニングすることで取り出すことができるのです。取り出した後にゲノムDNA配列をシーケンスして文章に戻します。時間がかかるのは申し訳ないことではありますが」
Theano で Deep Learning <3> : 畳み込みニューラルネットワーク - StatsFragments
Python Theano を使って Deep Learning の理論とアルゴリズムを学ぶ会、第三回。今回で教師あり学習の部分はひと段落。 目次 DeepLearning 0.1 について、対応する記事のリンクを記載。 第一回 MNIST データをロジスティック回帰で判別する 英 第二回 多層パーセプトロン 英 第三回 畳み込みニューラルネットワーク (今回) 英 第四回 Denoising オートエンコーダ 英 第五回 多層 Denoising オートエンコーダ 英 第六回の準備1 networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - 第六回の準備2 ホップフィールドネットワーク - 第六回 制約付きボルツマンマシン 英 Deep Belief Networks 英 Hybrid Monte-Carlo Sampling 英 Recurrent Neural Network
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