Googleが出したTensorflow，盛り上がり具合がやばいですね。 githubのスター数とかを見ていると，スタンダードであるChainerとかCaffeとかを(盛り上がり具合だけは)軽く越えてしまった感じ。 というわけで，MNISTの(畳み込みしているほうの)サンプルをざっと読んでみました。 備忘録がてらメモしようかな，と思ってブログにしてみます。 自分は初心者なので，まぁそのレベルで色々注をつけて行こうと思います。 Tensorflowの良かったところ 最初に，Tensorflowの良かったところを。 大規模処理で並列化とかが楽らしいんですけど，正直よく分からないです笑 コードを見て思ったのは，必要な部分だけが厳密に書かれているなーと思いました。 低い次元の記述する必要のないものはしっかり隠して，必要な記述はちゃんと書かれているってのが自分みたいな初学者には良いと思います。Cha

Tensor flowの初めの一歩のチュートリアルであるMNIST For ML Beginners について、数学的な意味合いを書いてみようと思います。 (ブログに不慣れなもので、修正/継ぎ足しながら公開していくことをお許しください) まず、このチュートリアルで実行していることは、 入力がn次元の配列 (は実数)が複数個あった時 、個々の出力 ()を得る写像を用意して、出力が 個々のに対する解 (あるz=1以外はz=0) に近い結果を得れるように、Fを最適化することです。 ここで、の各要素 は実数と書きましたが、これは概念上の話であり、プログラムの実装上ではfloatになります。以後、集合（つまり配列）の要素は数学上は実数ですが、プログラム上はfloatであると考えて下さい。は、となるm個の(実数の)集合です。また任意の要素は0以上であり、したがって、は0から1までの値をとることになりま

以前書かせていただいた記事はいろんな所でいろんな受け取り方をされたようだ。多少の誤解もあるにせよ、きちんと自分が使っている記憶装置の理解をして、保守をして、バックアップを取ってくださるという方がわずかながらも増えたのであれば喜ばしい。記事の中ではわかりやすくするために多少の誤解を覚悟の上ではしょったところもある。今回は、少しばかり掘り下げてみたいとおもう。 ディスクの壊れ方の分類前回お話しさせて頂いた記事で私が勝手に命名した「半故障」という言葉を使わせていただいた。 「半故障」の定義は、「ドライブの内部で再試行をした結果うまくいってしまい、その時点では障害にならない」状態を言う。例をひとつ挙げると、「書き込み中メディアエラーが発生したが、代替トラックや代替セクターに書き込んだ際にうまくいったので、該当のコマンドは正常終了した」という状態である。[1]インターフェースとして SATA と S