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ブックマーク / tkengo.github.io (10)

  • やる夫で学ぶ機械学習シリーズ · けんごのお屋敷

    これは、機械学習に関する基礎知識をまとめたシリーズ記事の目次となる記事です。まとめることで知識を体系化できて自分自身の為にもなるので、こういうアウトプットをすることは大事だと思っています。ただ、普通にブログ記事を書くのも面白くないので、ちょっといつもとは違う方法でやってみようというのが今回のシリーズ記事。 2 ちゃんねるのキャラクターが登場人物として出てきて、彼らが会話して話が進んでいく「やる夫で学ぶシリーズ」という講義調の形式のものがあります。個人的にはやる夫で学ぶシリーズや 数学ガール のような会話形式で話が進んでいく読み物は読みやすいと思っています。さらに、先日みつけた やる夫で学ぶディジタル信号処理 という資料がとてつもなくわかりやすく、これの真似をして書いてみようと思い至りました。記事中のやる夫とやらない夫のアイコンは http://matsucon.net/material/m

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    peketamin 2019/11/26
  • やる夫で学ぶ機械学習 - 単回帰問題 - · けんごのお屋敷

    やる夫で学ぶ機械学習シリーズの第 2 回です。回帰について見ていきます。 第 1 回はこちら。やる夫で学ぶ機械学習 - 序章 - 目次はこちら。やる夫で学ぶ機械学習シリーズ 問題設定 やらない夫 今日は回帰について詳しく見ていく。 やる夫 回帰って響きがカッコいいお。 やらない夫 ここからは、より具体的な例を混じえながら話を進めていこう。 やる夫 具体例は、やる夫の明日のお昼ごはんぐらい大事だお。 やらない夫 まったく意味がわからないたとえなんだが…。そうだな、たとえば、主人公の攻撃力によって、敵キャラに与えるダメージが決まるゲームがあるとしよう。 やる夫 よくある設定だお。 やらない夫 ダメージには揺らぎがあって、常に同じダメージを与えられるとは限らない。さて、実際に何度か敵キャラに攻撃してみて、その時の攻撃力と与えたダメージをグラフにプロットしてみると、こんな風になっていたとしよう。

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    peketamin 2018/01/12
  • Word2Vec のニューラルネットワーク学習過程を理解する · けんごのお屋敷

    Word2Vec というと、文字通り単語をベクトルとして表現することで単語の意味をとらえることができる手法として有名なものですが、最近だと Word2Vec を協調フィルタリングに応用する研究 (Item2Vec と呼ばれる) などもあるようで、この Word2Vec というツールは自然言語処理の分野の壁を超えて活躍しています。 実は Item2Vec を実装してみたくて Word2Vec の仕組みを理解しようとしていたのですが、Word2Vec の内部の詳細に踏み込んで解説した日語記事を見かけることがなかったので、今更感はありますが自分の知識の整理のためにもブログに残しておきます。なお、この記事は Word2Vec のソースコードといくつかのペーパーを読んで自力で理解した内容になります。間違いが含まれている可能性もありますのでご了承ください。もし間違いを見つけた場合は指摘してもらえると

    peketamin
    peketamin 2016/05/10
  • 畳み込みニューラルネットワークによるテキスト分類を TensorFlow で実装する · けんごのお屋敷

    先日、九工大や東工大などの学生さんが LINE Fukuoka に遊びにきてくれました。せっかく学生さんが遊びに来てくれるので LINE Fukuoka の社員と学生さんとで LT 大会をやろうという運びになって、学生さんは普段やっている研究内容を、LINE Fukuoka 側はなんでも良いので適当な話を、それぞれやりました。当日は私を含む LINE Fukuoka の社員 3 人と、学生さん 2 人の合計 5 人が LT をしました。詳細は LINE Fukuoka 公式ブログに書かれていますので、興味のある方は御覧ください。 [社外活動/報告] 学生を招いてのエンジニア技術交流会を開催しました。 LT に使った資料は公開してもいいよ、とのことだったので、せっかくなので公開。当日はテキスト分類のデモをやったのですが、残念ながらデモ環境までは公開できませんでした。ただ、ソースコードは gi

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    peketamin 2016/03/14
  • 自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを理解する · けんごのお屋敷

    最近、畳み込みニューラルネットワークを使ったテキスト分類の実験をしていて、知見が溜まってきたのでそれについて何か記事を書こうと思っていた時に、こんな記事をみつけました。 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp 畳み込みニューラルネットワークを自然言語処理に適用する話なのですが、この記事、個人的にわかりやすいなと思ったので、著者に許可をもらって日語に翻訳しました。なお、この記事を読むにあたっては、ニューラルネットワークに関する基礎知識程度は必要かと思われます。 ※日語としてよりわかりやすく自然になるように、原文を直訳していない箇所もいくつかありますのでご了承ください。翻訳の致命的なミスなどありましたら、Twitterなどで指摘いただければすみやかに修正します。 以下

    自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを理解する · けんごのお屋敷
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    peketamin 2016/03/12
  • 理解してるつもりの SSL/TLS でも、もっと理解したら面白かった話 · けんごのお屋敷

    apache や nginx の設定をしたことがあれば以下の様な行を見たことがある人も多いのではないでしょうか。(※ 下記は nginx の設定。apache の場合は SSLCipherSuite です。) ssl_ciphers AES128-SHA:AES256-SHA:RC4-SHA:DES-CBC3-SHA:RC4-MD5; これが暗号スイートを指定している箇所です。そしてこの部分、わけのわからない文字列の羅列なのですごく取っつきにくくて何を指定したらいいかわからないので、コピペしてしまう人も多いんじゃないでしょうか。かくいう私も数年前に趣味で TLS 対応の Web サービスを作った時はコピペで済ませていました。この暗号スイートは、以下のような OpenSSL のコマンドを使って対応している一覧を見ることができます。 $ openssl ciphers -v AES128-SH

    理解してるつもりの SSL/TLS でも、もっと理解したら面白かった話 · けんごのお屋敷
  • 独学で 1 ヶ月間 OpenGL を学んで得た基礎知識のまとめ ~ 2D 編 ~ · けんごのお屋敷

    OpenGL。その単語の響きだけで素晴らしく魅力的に思える 3D コンピューターグラフィックスライブラリは、これまで何人もの駆け出しゲームプログラマーに幾度と無く挫折を味わわせてきた。「ゲーム作るならやっぱり高速に描画できる OpenGL でしょ。でも自分が作るゲームに 3D はいらないし、しかも難しそうだし、別に 2D 描画だけできればいいや」 と、軽い気持ちで手を出したのが運の尽き、世の中そんなに甘くはなかった。OpenGL というその難攻不落城は私達の進む道を阻むように高々とそびえ立っている。 OpenGL がコレほどまでに取っ付きにくいのは 気軽に Hello World できない からなんじゃないかと思う。OpenGL の場合だとそれは何かしら 1 つの図形を表示することにあたるのかな。でもたったそれだけなのに、覚えることが山ほどありすぎて全然題にたどり着くことができないし、O

  • Hometype 2

    Mode Hometype has like vim's modes. All modes can be switched with keyboard manipulation. Normal Mode In most cases Hometype is in this mode. You can scroll to up or down on the page, and move to back or forward in the history. Insert Mode Hometype shifts the current mode automatically to this mode when a form is getting the focus. In insert mode don't bind a command to key because you have to inp

    Hometype 2
  • 郵便番号から住所を補完する jquery.ajaxzip2 を拡張したよ · けんごのお屋敷

    先日、郵便番号から住所を補完する jQuery のプラグイン jquery.ajaxzip2 を紹介しました。 これは AjaxZip 2.0 - Ajax郵便番号→住所自動入力フォーム(CGI不要版)を jQuery プラグインとして実装したもので、利用するためには自前で JSON 形式の住所データをサーバーに配置する必要がありました。そこで JSON 形式の住所データを準備しなくても良いように JSONP 形式の住所データも読み込めるように jquery.ajaxzip2 を少し拡張してみました。 外部の API を利用して住所を補完する JSONP については、詳しくは検索すれば情報が沢山でてきますのでここでは割愛しますが、要するに JSONP を使えば外部のサービスが提供する郵便番号検索 API などから住所を補完できるようになります。 郵便番号から住所データを引ける JSONP

    peketamin
    peketamin 2013/07/01
  • 郵便番号から住所を補完するjQueryプラグインを作ってみた · けんごのお屋敷

    郵便番号から住所を自動的に補完してくれる JavaScript のライブラリに AjaxZip 2.0 - Ajax郵便番号→住所自動入力フォーム(CGI不要版) がありますが、それを jQuery のプラグインとして実装したものを作ってみました。 jquery.ajaxzip2 通常版と、スペースや改行などが圧縮された minify 版があります。使い方はリンク先の github に書いてあるので参考にしてください。 また jquery.ajaxzip2 を実装するにあたって、さらに使いやすくするために従来の AjaxZip2 を少し拡張しました。 拡張機能 次のような機能を新たに追加しています。 住所補完後の動作をコールバック関数で指定可能 郵便番号から住所を補完する際に JSON 形式の住所データを非同期に取得しにいきますが、それが完了した後に呼び出されるコールバック関数を指定できる

    peketamin
    peketamin 2013/06/24
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