情報学部大学生のダラダラ日記

β日記

機械学習や日記っぽいものを書きます

日本百名城巡りその2 箕輪城

概要 箕輪城はおよそ500年前に長野業尚によって築かれた城です。群馬県高崎市にあり、昭和62年に国指定史跡に指定され、日本百名城にも選出されています。 歴史 西暦 城主 出来事 1512 長野家 長野業正によって築城される 1561 業正が死去。業盛が後を継ぐ 1…

日本百名城巡りその1 鶴ヶ城(会津若松城)

概要 鶴ヶ城は福島県会津若松市にある城です。鶴ヶ城は会津城だとか会津若松城と呼ばれています。以後会津若松城と呼びます。会津若松城は会津若松駅から3kmほどのところにあります。 歴史 会津若松城は蘆名氏から始まり、幕府血縁の松平氏に終わりました。…

論文メモ⑥:Spatially-Adaptive Pixelwise Networks for Fast Image Translation

論文の情報 Spatially-Adaptive Pixelwise Networks for Fast Image Translation 論文リンク: https://arxiv.org/abs/2012.02992 被引用数(2021年11月時点): 3 採択日: 5 Dec 2020 リンク:https://ai-scholar.tech/articles/image2image/ASAPNet まとめ Cycl…

論文メモ⑤:Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout

論文の情報 Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout 論文リンク: https://arxiv.org/abs/1909.11556 被引用数(2021年8月時点): 142 採択日: 25 Sep 2019 リンク:https://ai-scholar.tech/articles/dropout/LayerDrop 一言まとめ Drop…

pandasのdatatime型でのAssertionError: <class 'numpy.ndarray'>

はじめに pandasのdatetime型を扱ったときにエラーを吐かれ、検索してもほぼ出てこなかったので残しておきます。 問題設定 以下のようなcsvファイルをpandasで読み込み、dateをindexにした後にdateが2020年のものをスライスすることを目的とする。下の表は一…

論文メモ④TransGaGa: Geometry-Aware Unsupervised Image-to-Image Translation

論文の情報 TransGaGa: Geometry-Aware Unsupervised Image-to-Image Translation 論文リンク: https://arxiv.org/abs/2003.02819 被引用数(2021年3月15日時点): 40 採択日: 21 Apr 2019 UTC プロジェクトページ: https://wywu.github.io/projects/TGaGa/TGa…

2020年第3回G検定合格体験記

はじめに 資格とかには特に興味がなかったのですが、コロナの影響で大学へあまり行くことができず、春休み~夏休みを何もせずに過ごしさらに年も越してしまいそうな勢いだったので何かやることのきっかけが欲しくて受験を決意しました。研究室で深層学習につ…

SGDを使うにあたってのハイパーパラメータの設定(論文紹介③ Control Batch Size and Learning Rate to Generalize Well: Theoretical and Empirical Evidence)

概要 深層学習において、確率的勾配降下法(SGD)はOptimizerとして良い結果を出しており、SGDをより良く動かすためにハイパーパラメータの調整が必要。複数あるハイパーパラメータのうち、特にバッチサイズ(Batch Size)と学習率(Learning Rate)に着目し、どの…

便利なPythonのリスト内包表記

最近、競プロみたいな問題をPythonで解いたりしているのですが、その時にデータの入出力周りでリストをよく扱います。いたずらにfor文とappend()メソッドを用いるとコードが冗長になってしまうのでリスト内包表記を用いるのですがちゃんと調べたことがなかっ…

言語処理100本ノック2020 第4章 Pythonでの解答例

前章↓↓ parco1021.hatenablog.com 第4章 形態素解析 30.形態素解析結果の読み込み(31日目|9月4日) 31.動詞(32日目|9月5日) 32.動詞の原形(33日目|9月6日) 33.「AのB」(34日目|9月7日) 34.名詞の連接(35日目|9月8日) 35.単語の出現頻度(36日目|9月9日) 36.…

言語処理100本ノック2020 第3章 Pythonでの解答例

第2章↓↓ parco1021.hatenablog.com 第3章:正規表現 20.JSONデータの読み込み(21日目|8月25日) 21.カテゴリ名を含む行を抽出(22日目|8月26日) 22.カテゴリ名の抽出(23日目|8月27日) 23.セクション構造(24日目|8月28日) 24.ファイル参照の抽出(25日目|8月29日)…

言語処理100本ノック2020 第2章 Pythonでの解答例

第1章↓↓ parco1021.hatenablog.com 第2章:UNIXコマンド 10.行数のカウント(11日目|8月15日) 11.タブをスペースに変換(12日目|8月16日) 12.1列目をcol1.txtに、2列目をcol2.txtに保存(13日目|8月17日) 13.col1.txtとcol2.txtをマージ(14日目|8月18日) 14.先頭…

言語処理100本ノック2020 第1章 Pythonでの解答例

はじめに 第1章:事前準備 00.文字列の逆順(1日目|8月5日) 01.パタトクカシーー(2日目|8月6日) 02. 「パトカー」+「タクシー」=「パタトクカシーー」(3日目|8月7日) 03.円周率(4日目|8月8日) 04.元素記号(5日目|8月9日) 05.n-gram(6日目|8月10日) 06.集合(7…

Pythonのスクリプトをimportするときにエラーが出たのでメモ

はじめに Pythonスクリプトのimportでファイル名関係でエラーが出たのでメモ 問題 例として以下のファイルをimportしたいとします。 def test(): a = 'test' return a 〇〇.pyである時、普通ならば単に import 〇〇 とすれば良いです。しかしファイル名が ①"…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第8章演習問題

第8章 8.1 確率変数に従っている。中心極限定理から、 となるを定め、のときのの値を求めよ。 ベルヌーイ分布の期待値、分散は6章のものを使用します。 平均で引いて標準偏差で割る標準正規化を施すと平均0,分散1の標準正規分布に従うため、正規分布表を使用…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第7章演習問題後半

第7章後半 前半↓↓ parco1021.hatenablog.com 7.6<2次元正規確率変数の生成> X,Yは独立で、ともに標準正規分布N(0,1)に従う確率変数とする。 (1)定数cを適当に選んでX,cX+Yの相関係数が0.5となるようにせよ (2)同じく、ρとなるようにせよ (3)X,Yから、与えら…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第7章演習問題前半

第7章前半 7.1<線形演算と分散> 次の分散の式を証明せよ (1) (2) を用いて証明します。 (2)はであることに注意してください。 7.2<ポートフォリオ> (1)を求めよ (2)の最小値を求めよ (3)省略 通常通り期待値と分散を求めます。そして(2)ではその求めた分散を…

【参考書感想】実践GAN ~敵対的生成ネットワークによる深層学習~ (Compass Booksシリーズ)

はじめに 今回は実践GANという参考書の感想を書いていきます。 // リンク 概要 2020年2月26日に初版が発行されたばかりの新しい本です。原著は海外のものであり、それを日本語訳した参考書となっています。情報は2020年1月時点のものであると書かれています…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第6章演習問題後半

前回↓↓ parco1021.hatenablog.com 第6章後半 6.6<記憶喪失性と瞬間故障率> (1)確率変数Xが指数分布に従う時、 を示せ。またこの意味は何か (2)指数分布の密度関数をf(x),累積分布関数をF(x)とする。関数 は定数となり、λとなることを示せ。 (1)aというシステ…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第6章演習問題前半

はじめに 5章までTexを使って記述していたためとても時間がかかってしまいました。自分で解いたものを再度書き直すことは効率が悪いため今回からは解いたものを写真で撮り、貼り付けます。自分自身解答しながら書いているため字が読みにくいこととスキャナー…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第5章演習問題後半

前半↓↓ parco1021.hatenablog.com 第5章後半 5.5 正n面体で1,2,...nの乱数を発生させる。乱数の期待値と分散を求めよ。 ただし正n面体は4,6,8,12,20を表す。 密度関数は1~nが一様に並んでいるためとなる。 ゆえに期待値は また、同様に よって分散は 5.6<一…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第5章演習問題前半

第5章(前半) 5.1<一様分布> (1)[0,6]上の一様分布の密度関数、期待値、分散 密度関数 期待値 分散を使います。 よって (2)(1)と同じ確率分布においてチェビシェフの不等式の成立 まず、チェビシェフの不等式を示します。 いかなる不等式においても が成り立…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第4章演習問題(ベイズの定理など)

第4章(確率) 4.1<ド・メレの問題> (1) サイコロを4回投げる時、6の目が少なくとも1回出る方に掛けるか、出ない方に掛けるか これは確率の定番の問題ですね。全て6以外の目が出る確率を求めます。1回投げた時、6以外の目が出る確率は5/6であるため となるため…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第3章演習問題(ブートストラップ法など)

第3章(2次元データ) 3.1 データが多く、面倒くさいのでやりません。散布図を求め、相関係数を求める問題は多くあるのでそちらをやりましょう。 3.2 タバコと肺がんの関係は統計的にあることが証明されているが、自分が喫煙者としてどう正当化すべきか、との…

統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第2章演習問題

はじめに 今回は統計学入門(東京大学出版)の第2章の演習問題を解いていきます。 ※注意※ 本書には解答のみ載っており、導出過程が書かれていません。そのためこのような記事を書こうと思いました。筆者は統計については勉強中ですので誤り等ありましたら教え…

【参考書感想】Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書第2版

はじめに 機械学習を学ぶにあたり、少しですが何冊か参考書を読んだのでこれから何回かにわけて感想を書いていきたいと思います。 今回は僕が機械学習系統で初めて読んだ本です。 // リンク 読んだ当時、参考程度に僕は 機械学習→機械学習と深層学習って何が…

VAEを理論的に理解する

はじめに 今回は、VAE(Variational AutoEncoder)について数式面のみのアウトプットをしたいと思います。VAEとはなんたるか、実装方法等には触れません。そこではじめに参考文献を示します。 参考文献 Variational Autoencoder徹底解説 - Qiita AutoEncoder, …

線形基底関数モデルの最適解

はじめに 前回、D次元の線形回帰モデルを解きました。 parco1021.hatenablog.com 話を1次元に戻します。線形回帰モデルを解くとイメージとしては下図のようになります。 の形ですね。しかしこの分布を見ているとこのようにも見えると思います。 汚くてすみま…

D次元線形回帰モデルを平均二乗誤差を用いて解く

※自分のはてなブログの編集都合上、行列表現がTexで表現できないため画像を挿入します。すみません。※ 導入 線形回帰モデルとは 例えば直線モデルについて考えてみます。以下の図を見てください。 引用元:線形単回帰分析の仕組みをわかりやすく解説! | 全人…

誤差逆伝播法についてできるだけ丁寧に初心者がまとめる

導入 はじめに 勾配法において、損失関数を重みにおいて偏微分しそれを用いて重みを更新します。その手法の一種として以前に数値微分法という微分の定義に基づき、近似を用いることで勾配を求める手法をまとめました。今回は勾配を求める手法の1つとして誤差…

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