フーリエ級数実演
フーリエ級数の実演です。 自由に描いた波形と同じものを三角関数の組み合わせで再現しようとします。 [操作] まず画面上の指示に従って好きな波形を描きます。 その後は「次」ボタンを押して、そのたびに項が1つづつ加えられていく様子を眺めてください。 「戻る」：ひとつ前の状態に戻します 「RESET」 : 最初の待機状態にまで戻します 「+5」「-5」：項を5つ分、一気に足したり戻したりします（じれったくなったときにお使いください） [解説] ・ 波形は周期的である必要があるので開始点と終了点のレベルを一致させるように強制しています。 ・ 開始点は y = 0 にしていますが実はどこでもいいのです。定数を加えて調整すればいいことですから。 ・ 面白い現象が見られるようなアドバイスをしたいですが、自分で発見して下さい。 ※ 「計算中・・・」と表示されますが、本当は一瞬で終わっています。（演出です）
Googleの事前学習済みモデルを手軽に利用出来るTensorFlow Hub - Technical Hedgehog
自然言語処理におけるword2vecや画像処理におけるInceptionなど、一般的に広く用いられているモデルを上流で用いる事は多くあります。汎用的な知識を扱えるメリットがある一方、学習には大量のデータセットの準備と膨大な学習時間がかかってしまいます。 この問題に対して、あらかじめ学習させた状態のモデル(事前学習済みモデル)を用意しておき上流に転移させる方法があります。本記事ではその事前学習済みモデルについて、Googleが提供するのライブラリであるTensorFlow Hubを紹介します。 TensorFlow HubはGoogleの大量リソースを用いて学習したモデルを手軽に実装できるほか、自作したモデルを別環境で利用しやすいように自作することも可能です。本記事では概要と特徴、利用方法を紹介します。 今回説明するTensorFlow Hubの利用方法、作成方法について実験したコードはGi
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