FIT2012で行われた「ビジネスで生きる機械学習技術」セッションの招待講演資料です。 http://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2012/program/data/html/event/event_A-7.html 【講演概要】 世の中で得られる知見の多くは、何らかの観測対象の時間変化や、観測対象グループにおける珍しい個体の出現を捉えたものと考えることができます。特に急速な変化や異常な個体の検出するための異常検知技術は、ビジネスにおけるデータ収集・蓄積インフラの浸透とともに応用が広がっています。従来は、蓄積されたデータを目で見て確認する、閾値を設けてアラートを出す、あるいは経験に基づいて異常パターンをルール化する、などのアプローチが主流でした。しかしながら、収集できるデータの変数と量が飛躍的に増大する中で、比較的単純かつ過去に起きた異常のみ扱えるルールベース手
前回の記事で 次回は開発環境編と題して、ターミナル周りと、エディターソフト(SublimeText)等について書いてみたいと思いますので、今しばらくお待ち下さい。 と書いたのですが長くなってしまったので分割する事にしました。 今回は開発環境構築その1:ターミナルと題してターミナル周りの設定について書いていきます。 ではまた最初にスクショを貼っておきます。 どうでしょうか?それではこのターミナルになるまでにやった事を書いていきたいと思います。 まず最初に行ったのはZshのインストールです。 Zshはシェル(shell)の一種でBashと互換性がありながら、色々な利点があるシェルです。 UbuntuのデフォルトのシェルはBashですが、Zshは一度使ったらBashに戻るのが考れられないくらい便利ですw まだ使った事が無い人は是非一度使って見て下さい。 下記のリンクに分かり易いZsh説明が載って
I've built an MLP with Google's TensorFlow library. The network is working but somehow it refuses to learn properly. It always converges to an output of nearly 1.0 no matter what the input actually is. The complete code can be seen here. Any ideas? The input and output (batch size 4) is as follows: input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] # XOR input output_data = [[0.], [1.], [1.], [
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