et, al の検索結果:

立体視できる図を R で描く

R

…ice) par.set <- list(axis.line=list(col="transparent"), clip=list(panel="off")) wf <- function(a) wireframe(z, screen=list(z=a,x=-60), par.settings=par.set, xlab="", ylab="", zlab="", zoom=1.2) png("normal-dist-3d.png", width=1100, height=6…

深層学習やプログラミングについては書かれていない「わけがわかる機械学習」

引き続き、機械学習の話が 2/3 もある入門本「わけがわかる機械学習」の宣伝エントリです。わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する作者: 中谷秀洋出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/08/28メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る2012年に深層学習が大規模画像認識コンペ(ILSVRC)で圧勝して以来、「機械学習をやりたい」という人より「深層学習(ディープラーニング)をやりたい」という人のほうが年々増えているよう…

機械学習の本なのに、なぜか確率の話が 1/3 を占める「わけがわかる機械学習」

「わけがわかる機械学習」という本を書きました。 一言でいうと、「機械学習はなぜそんなことをしたいか・してもいいか」を解説する入門本です。わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する作者: 中谷秀洋出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2019/08/28メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る目次を見るとわかりますが、機械学習の本をうたっていながら、なぜか確率の章が 3 個もあります。ページ数にして約80ページ。全体の 1/3 が…

ワイドアパーチャ写真から 3D モデルを生成

VR

… (とオマケの THETA V)で、使えば使うほど VR180 は過渡期の技術だなあと実感している。 今は VR/AR 向けの手軽な映像記録手段に VR180 と 360度カメラの他にないから、しばらく使い続けるけどね。最大の問題は、視点が固定されてしまうので 6DoF VR や AR(MR含む) で価値を発揮できないこと。 もう一つの問題は、(少なくとも今ある全ての VR180 カメラでは)瞳孔間距離に相当する2眼のレンズの距離が固定で、近い距離(50cm以内)の被写体をう…

A-Frame で glb を表示すると暗くなる件

…photogrammetry ツールの 3DF Zephyr が楽しくて、3D モデルにしたらおもしろそうと思うようなものを写真取りまくって試している。たとえばお寿司。 Photogrammetry(3DF Zephyr)でお寿司回してみた こうした 3D モデルはなにがしかのフォーマットで保存するわけだが、とりあえず最初に使った obj+mtl 形式をずっと使ってきた。後で調べると、まあずいぶんわんさかとある( Template:3Dファイル形式 - Wikipedia )…

「Chainer による実践深層学習」の気づいたこといくつか

Chainer v2による実践深層学習作者: 新納浩幸出版社/メーカー: オーム社発売日: 2017/09/15メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見るChainer について書かれた数少ない本。 この9月に v2 対応版が出た。が、v3 リリース秒読みの時期に……というツラミはある*1。 深層学習ライブラリは現状「泳ぎ続けなければ死ぬ」(アップデート止まったら、終わったのかな? とか思っちゃう)ので、宿命的にしょうがないのかな。 社内でこの本の読書会とかして…

無限関係モデル(Infinite Relational Model)の紹介資料+実装

…d Memory Networks WebAssembly 複雑ネットワーク "Why does deep and cheap learning work so well?" "Sliding right into disaster" この勉強会の資料は一部公開されている。西尾さんの強化学習や、光成さんの暗号系などなど。 強化学習その1 強化学習その2 強化学習その3 強化学習その4 強化学習その5 『データ解析におけるプライバシー保護』勉強会 秘密計算 WASM(WebAs…

End-to-End Memory Networks の勉強会資料+補足

…d Memory Networks の実装を公開してたが、さらに社内勉強会の資料も公開する。 モデルもわかるように一応説明したつもり。 Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装) from Shuyo Nakatani 以下、前記事で書き忘れたこと+補足。 実装は CPU / GPU 両対応している。が、GPU の方が遅い(苦笑)。たぶんデータの渡し方が悪い&モデルが小さいので、演算時間がオーバーヘッドを…

End-to-End Memory Networks を実装してみた

…で Memory Networks を実装してみることにした。 実は Memory Networks が、あまり好きではない。むしろ嫌いかもw。 だからこそ、食わず嫌いに陥らないために、いつもと違う雰囲気の中で実装してみようという志なわけだ。 と偉そうに言ってみたが、論文をろくに精読もしていない状態から3日間で実装するのはさすがに無謀で、合宿後も結構みっちりコード書いたり実験したりする羽目に(苦笑)。 Memory Networks とは、記憶した知識から質問にふさわしい情報…

コサイン類似度が高いベクトルはどれくらい似ているか(岩波データサイエンス刊行イベントより)

岩波データサイエンス vol.2 の発刊を記念して、刊行トークイベント「統計的自然言語処理 - ことばを扱う機械」が 3月3日 に開催されました。 岩波データサイエンス Vol.2 : 岩波データサイエンス刊行委員会 : 本 : Amazon.co.jp トークイベント「統計的自然言語処理ーことばを扱う機械」(岩波データサイエンス Vol.2 刊行記念) - connpass イベントの様子はニコニコ動画さんで生中継されましたが、その録画は YouTube で公開させてもらっ…

「続・わかりやすいパターン認識」13章「共クラスタリング」の無限関係モデル(IRM)の数式について #ぞくパタ

…である。 と、あれこれ書いたが、当然、ここに書いてあることにも誤りが含まれている可能性はある。もし間違いなどあればご指摘歓迎。 IRM 実装編はまた今度。 【追記】 社内勉強会の資料公開した。 無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章) https://www.slideshare.net/shuyo/infinite-relational-model 【/追記】 *1: と では数えている対象が異なるので、個人的にはどちらかは m とか記号を変えて欲しかった。

EMNLP 2015 読み会 #emnlpyomi

…Learning Better Embeddings for Rare Words Using Distributional Representations (@Quasi_quant2010 さん) 元論文 スライド Learning Better Embeddingsfor Rare Words Using Distributional Representations from Takanori Nakai Skip-Gram が流行ってるけど、レアワードの特徴を捉えるに…

「調査観察データの統計科学」読書会資料を公開しました(数式周りをフォロー)

因果推論、特に傾向スコアについて日本語で学ぼうとしたら、第一に名前が挙がるのは「調査観察データの統計科学」だろう。調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学)作者: 星野崇宏出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2009/07/29メディア: 単行本購入: 29人 クリック: 285回この商品を含むブログ (26件) を見るところがこの本、数式を中心に難が多く、読み始めたはいいけど困っているという人がかなり多そうだ。実は社内の機械…

中華料理店過程のテーブル数の分布が見てみたい・実験編 #ぞくパタ

…1000] target = dict() data = [] for i, x in enumerate(labels): target[x] = i data.append([]) for i in xrange(1000): n = [] for N in xrange(1001): z = N + alpha p = [ni / z for ni in n] p.append(alpha / z) k = numpy.random.choice(len(p), p=p…

Python Lasagne でニューラルネットするチュートリアル その 2

…gits_dataset(test_N = 400): import sklearn.datasets data = sklearn.datasets.load_digits() numpy.random.seed(0) z = numpy.arange(data.data.shape[0]) numpy.random.shuffle(z) X = data.data[z>=test_N, :] y = numpy.array(data.target[z>=test_N], …

Python Lasagne でニューラルネットするチュートリアル その 1

…& python setup.py しよう。 http://lasagne.readthedocs.org/en/latest/user/installation.html#install-from-source インストール後、git clone した場所に examples というディレクトリがあって、かの MNIST を使ったサンプルコードが置いてある。 GPGPU が叩けない環境でも mnist.py と mnist_conv.py というサンプルは問題なく動くので、…

「続・わかりやすいパターン認識」の8章「隠れマルコフモデル」の問題点 2つ #ぞくパタ

【追記】 本記事の内容は公式の正誤表ですでに修正済みです。第1版第4刷以降が出ることがあれば、そちらに反映されていることが期待されます。 続・わかりやすい パターン認識 -教師なし学習入門- | Ohmsha 【/追記】 昨日は ぞくパタ読書会 にのこのこ行ってきた。主催者、発表者、参加者の皆さん、会場を提供してくださったドワンゴさんに感謝。続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―作者: 石井健一郎,上田修功出版社/メーカー: オーム社発売日: 2014/08/26メ…

プチコン3号 ショートサンプル&ドリル / 十字キー編

…ゲームを作ろう #petitcom - Mi manca qualche giovedi`? に出てきてないもの。 ■サンプル 1. 十字キーで移動(斜め移動できない) X=200:Y=120 SPSET 0,600 ' 600 は好きなキャラクタの番号に変えていいよ WHILE 1 B=BUTTON() IF B==1 THEN Y=Y-1 IF B==2 THEN Y=Y+1 IF B==4 THEN X=X-1 IF B==8 THEN X=X+1 SPOFS 0,X,…

プチコンの標準 BG とスプライトの一覧を作ってみた #petitcom

3DS でゲームが作れる プチコン3号。結構本格的なゲームも作れるくらい性能も自由度も十分ありつつ、ちょっとしたゲームをひょいと作れる手軽さもあって、久しぶりに1画面プログラムなゲームとかちまちま作って楽しんでたりする。 でも、いわゆるベーマガ世代をターゲッティングしすぎていて、プチコンで初めてのプログラミング、みたいなことは厳しめ。確かにあの頃の放り出し感は忠実に再現出来ているが、今のお子様はチュートリアルのあるゲームに慣れているわけで。 せめて入門本があったら良かったのだ…

プチコンで 3DS のゲームを作ろう #petitcom

…」 ACLS SPSET 0,600 SPOFS 0,200,120 「全然わかんない」 「後で説明したるし。でけたか? そしたら START(スタート) ボタンを押して、初のプチコンプログラム実行や」 「START っと……。あ! 真ん中にちっちゃいお姫様が出た!」「出たやろ? じゃあプログラムの説明すんで。プログラムっつうのは……」 「ねえねえ、十字でもスライドパッドでもお姫様動かないんだけど。バグ?」 「動かすプログラム書いてないねんから動くかいな。なんで『バグ』とかそ…

「調査観察データの統計科学」3.1章 傾向スコアの数式メモ(前半)

【追記】 社内勉強会資料を整えて公開しました。 「調査観察データの統計科学」読書会資料を公開しました(数式周りをフォロー) - Mi manca qualche giovedi`? 【/追記】 みどりぼん(「データ解析のための統計モデリング入門」)を読み終わったから、というわけではないが、同じ岩波・確率と情報の科学シリーズの「調査観察データの統計科学」(星野崇宏)を読んでいる。 調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学) | 星…

「データ解析のための統計モデリング入門」6.6章 割算値はなぜダメなのか? #みどりぼん

…(y~x, offset=log(A),family=poisson,data=d)) (model.gamma <- glm(y/A~x, family=Gamma(link="log"),data=d)) > (model.poisson <- glm(y~x, offset=log(A),family=poisson,data=d)) Call: glm(formula = y ~ x, family = poisson, data = d, offset = log(…

ブートストラップの適切なサンプル数 -「データ解析のための統計モデリング入門」第5章 #みどりぼん

…3a.csv") get.dd <- function(d) { n.sample <- nrow(d); y.mean <- mean(d$y); d$y.rnd <- rpois(n.sample, lambda=y.mean) fit1 <- glm(y.rnd~1, data=d, family=poisson); fit2 <- glm(y.rnd~x, data=d, family=poisson); fit1$deviance - fit2$deviance; …

「データ解析のための統計モデリング入門」第3章メモ #みどりぼん

…sion parameter for poisson family taken to be 1) Null deviance: 89.507 on 99 degrees of freedom Residual deviance: 84.808 on 97 degrees of freedom AIC: 476.59 Number of Fisher Scoring iterations: 4fT の z 値は -0.430 ( 0 から十分離れていれば有効なパラメータ)、Pr…

PRML ガール 〜とある文芸部の統計女子〜

これは「PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜」の幕間的なお話です。 未読の方は先にそちらをどうぞ。 PRMLガール 〜 文芸部のマネージャーが「パターン認識と機械学習」を読んだら 〜 - Mi manca qualche giovedi`? 「先輩、先輩。我らが PRML ガールの評判聞きました?」 「聞いてない」 「やっぱり気になりますよねえ。ねえ?」 「僕は別に」 「……」 「……わかったわかった。どんな評判なの?」 「評判と…

WebDB Forum 2013 で「どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法」について発表しました。

11/27-28 に京都で開催された WebDB Forum 2013(第6回 Webとデータベースに関するフォーラム) の、サイボウズの技術報告セッションにて「どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法」という題で発表させてもらいました。聞いて下さった方(ustream 中継含む)、関係各位、ありがとうございました。 発表資料はこちら。 どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013 from Shuyo Nakatani テーマは過去に発表済みの「∞-…

第4回 #DSIRNLP で Active Learning 入門について話しました

@overlast さん主宰の データ構造と情報検索と言語処理勉強会(DSIRNLP) の第4回にのこのこ参加して、Active Learning 入門なるものを発表してきました。お疲れ様でした&ありがとうございました>各位 こちらが発表資料。 Active Learning 入門 from Shuyo Nakatani 入門とか偉そうに歌ったけど勉強し始めてまだ1月半もないので、実は入門しているのは中谷本人である。 動機は資料にも書いたとおり、ドメイン適応をドメイン知識のあ…

夏のプログラミングシンポジウムで「数式を綺麗にプログラミングするコツ」を発表してきました

…2013 - Togetter 実務でデータ解析をしようと思ったら、ドメイン知識バリバリの人でないとモデルもルールも書けない&超絶泥臭い努力の積み重ねの固まりというのは、テキストマイニングシンポジウムとかに行って、企業の方の発表とか聞くとめちゃめちゃ実感させられるので、今回のプロシンで蒙を啓かれてしまった! もっとそういう話を聞きたい! という人は行ってみると幸せになれるかも。 え? ちょうど再来週に第3回のテキストマイニングシンポジウムがあるんだ。へー(ステマ……じゃあない…

Active Learning を試す(Uncertainly Sampling 編)

… Survey (Settle 2009) ではその戦略を大きく6つに分類している。 1. Uncertainly Sampling 2. Query-By-Committee 3. Expected Model Change 4. Expected Error Reduction 5. Variance Reduction 6. Density-Weighted Methods この記事では、まず 1. Uncertainly Sampling を試す。 これは「現時点のモ…

Kneser-Ney スムージングによる文書生成

…,000ベルを必ずGET!激レア以上がザクザク とびびらせる to FUKUSHIMA 、国は金を出す 新歓行きたいものですな そういやギョウオオオオオオオオブォオオオオオオオオオオオオオオアアアーーーーーーー(((o(*゚▽゚*)o))) 楽しみよおおおおおおおおおおおよろしくでござる〜おやすいみ〜〜〜(。&#9696;&#8255;&#9696;。) わら なにこれwwwこれからもよろしくねヾ(*´∀`*)ノ よろしくでーす ( ´∀`∩);: アイドルキックオーバーロー…