https://colab.research.google.com/drive/1UCJt8EYjlzCs1H1d1X0iDGYJsHKwu-NO ふむ・・・

$f(x,y,z)$ を全微分可能な函数とし、 $x$ と $y$ だけ $t$ に依存しているとする。つまり、 $x = x(s,t,u,\cdots)$, $y = y(s,t,u,\cdots)$, $z = z(s,u,v,\cdots)$ のような状況を考える。 $\Delta x = x(t+\Delta t) - x(t)$ と書くことにすると \begin{a…

バイブル - らんだむな記憶で触れたので読んだ。なかなか良い本。まともなプログラマに囲まれていたら10年もあればすべて指摘されるような内容が並んでいる気がする。ほとんどの内容は3年もあればcommit logのどこかでお目にかかりそうなものである。逆にダ…

macOS Mojaveで pyenv のインストールに失敗するときの対処方法 - Qiita openssl@1.1ならmacOS MojaveとpyenvでPython 3.7がインストール可能 - Qiita うーん。色々あるんかねぇ

Jupyterカスタマイズ - らんだむな記憶でcustom.cssを作ったけど、 Jupyter Notebook テーマのカスタマイズ - Qiita お前らのJupyterはダサい - Qiita を見るとテンプレから色々作ってくれるんだな・・・。

KMNISTデータセット（機械学習用くずし字データセット） | ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター 今時は本当に色々あるもんだな・・・

改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎のpp.39-45が感覚的にちょっと役に立ちそう。正直統計学は要らなかったかなと思ったけど、どんなデータが来るか分からんしやっておいて損はないのかもしれない。 って、なんかLESSON9 Introduction t…

機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita まぁ確かに「で？結果が出そうなのは分かったけど、どうやって使えばいいん？」となるのは分かる。まぁ、Dockerコンテナで一式丸ごと納品されても、これどうやって使うんだ・・…

以下のような感じでファイルに落とさなくてもできた。 from defcon import Font from fontTools.pens.svgPathPen import SVGPathPen from IPython.display import SVG, display font = Font("font.ufo") glyph_set = font._glyphSet pen = SVGPathPen(glyph_…

Jupyerを起動した時に、既に使っていない破棄した仮想環境を示す形でkernel errorが出た。 python - jupyter notebook FileNotFoundError - looking in the wrong anaconda directory - Stack Overflowにあるように「~/Library/Jupyter/kernels/python2/kern…

https://mag.osdn.jp/19/03/27/150000 わ〜、知らんうちに。 Xcode,Swiftのバイナリ互換性 - Qiita 【Swift】Swift5.0のABI StabilityとSwift5.1のModule Stabilityと その先のLibrary Evolution Support - Qiita ふむふむ(まだ読んでない)

Anomaly Detection Using Tensorflow | Kaggle こういうトピックも考えていければ。シミュレーション データを使用した複数クラス故障検出 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本

Shortcut to Connect Nodes - Glyphs Forum ふむふむ。 /Applications/Glyphs.app/Contents/Frameworks/GlyphsCore.framework/Versions/A/Headers/GSLayer.h を見ると - (GSNode *)connectPathsWithNode:(GSNode *)moveNode andNode:(GSNode *)overNode; が…

ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル こんなものが・・・

Intro to TensorFlow for Deep Learning (ud187) - らんだむな記憶 たぶん、10/1のTensorFlow 2.0.0のリリースに合わせてなんだろうけど、 LESSON 7 Saving and Loading Models LESSON 8 Time Series Forecasting がレッスンに追加された！ October 28–31, 2…

リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック レガシーコードからの脱却 ―ソフトウェアの寿命を延ばし価値を高める9つのプラクティス か・・・。

[TensorFlow] import tensorflow_datasets as tfds dataset, metadata = tfds.load('mnist', as_supervised=True, with_info=True) train_dataset = dataset['train'] num_train_examples = metadata.splits['train'].num_examples def normalize(images, la…

Release TensorFlow 2.0.0 · tensorflow/tensorflow · GitHub おぉ！ Colabでも ! pip install -U tensorflow で、2.0.0 になる。

Python3.6 から追加された文法機能 - Qiita おっとこのようなものが・・・

Python3.xのアスタリスク逆引き - Qiita ふむ・・・アンパックとな・・・

Google Colab リセットポイントのメモ - Qiita なかなか何が起こっているのかボタンのタイトルからは分かりにくい。

わかる。正念場が毎月なのもわかる。 全部大事とか最優先になるのもわかる。 何かがどんどんカットされるのに効率化が謳われるのもわかる。 自転車操業末期わかる。 なんか案外あるあるなのかな・・・と思ってしまうとただ涙しか出ない・・・こわっ・・・

Define-and-Run方式のTensorFlowでの実装もチュートリアルから持ってくる。もう消えている？ので魚拓MNIST For ML Beginners | TensorFlowから持ってくる。 解説についてはTensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説） – TensorFlow 2.0が参考になる…

Kerasを使った場合でのブラックボックス感が凄い・・・。 [TensorFlow] import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf…

Kerasを勉強した後にPyTorchを勉強して躓いたこと - Qiita う〜ん、torch.nn.CrossEntropyLoss で数値計算の安定性のために log まで計算するのには注意・・・。Channel First と Channel Last の違いも気にしておいたほうがいいのかな？ torch.nn — PyTorch…

Deep Learning (ud730) - らんだむな記憶なんだけど、.ipynb を突っ込んだ場合に img src での画像参照がインラインで表示されない。 python - How to display an image within the notebook in Google Colab (like in Anacondan Jupyter Notebook)? - Stack…

無料JupyterサービスのBinderの紹介 - Qiitaというものが。 「100 numpy exercises」で利用されていた。100 numpy exercisesの備忘録 - Qiita

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization | Courseraを見ると途中でTensorFlowを使うようだ。 YouTubeが特に該当する動画に見える・・・。が、Udacityのud187と比較すると分かるがこれはTensorFlow 2.0ベー…

$t = (t_1, t_2) = (0, 1)$ の場合の計算についても簡単に確認する。 $\frac{\del E}{\del y_1} = - \frac{\log(y_2)}{\del y_1} =- \frac{\log(1 - y_1)}{\del y_1} = \frac{1}{1 - y_1}$ であるので、 $\frac{\del E}{\del y_1} \frac{\del y_1}{\del \gam…

簡単のため、以下のような分類問題のニューラルネットワークで誤差逆伝播法を考察する。 入力層は $x_1$, $x_2$ の2つの入力を受け取り、隠れ層で活性化関数としてsigmoid関数 $\varsigma$ を適用し、出力層でsoftmax関数で確率をとる。ラベルはone-hotエン…