未解明だった数学の超難問「ABC予想」を証明したとする望月新一・京都大数理解析研究所教授（51）の論文が、同所が編集する数学専門誌に掲載されることが決まった。3日、京大が発表した。ABC予想は、素因数分解と足し算・かけ算との関係性を示す命題のこと。4編計646ページからなる論文は、斬新さと難解さから査読（論文の内容チェック）に8年かかったが、その正しさが認められることになった。有名な数学の難問「フェルマーの最終定理」（1995年解決）や「ポアンカレ予想」（2006年解決）の証明などと並ぶ快挙となる。【阿部周一、松本光樹】 望月教授は2012年8月、構想から10年以上かけた「宇宙際タイヒミューラー（IUT）理論」の論文4編を、インターネット上で公開した。これを用いればABC予想など複数の難問が証明できると主張し、大きな注目を集めたが、既存の数学が存立する枠組み（宇宙）を複数考えるという構想は

「幼稚園児のための量子力学」（Kindergarten Quantum Mechanics）や「物理系実務者のための圏論入門」（Introducing categories to the practicing physicist）を書いた、お絵描きとモノイド圏が大好きなおにいさんボブ・クック（Bob Coecke）が、去年の夏（2009年8月）にまた啓蒙的な論文を書いていたようです（さきほど知りました）。 論文タイトルは Quantum Picturalism、うーん、picturalismってなんて訳せばいいのでしょう？ とりあえず「絵図主義」ってしますが、「お絵描き大好き」って主張が入っているでしょうから、「お絵描き大好き 量子絵図主義」ってことにしておきます。 http://arxiv.org/abs/0908.1787 このarXivページの要約を紹介します。だんだんアジテーション

jp.techcrunch.com 5月にIBMが誰にでも使える量子コンピュータを公開したことがニュースになってました．興味はありつつも5qubitしかないし大したことできそうにないなーと思って今まで触ってなかったんですが簡単な量子アルゴリズムを動かしてみるだけならできるんじゃないかと思って実際に登録して触ってみました． まずはアカウントを登録 結構SignUp画面がどこにあるのか分かりにくくて苦労しました…… http://www.research.ibm.com/quantum/www.research.ibm.com 上のページが実際にIBMが公開している量子コンピュータの紹介ページです． この量子コンピュータを使うためにはアカウントを取得する必要があります． 既にアカウントを持っているという人は右上のloginから自分のアカウントでログインしてもらえれば使えます． アカウントを持っ

The Extraordinary Link Between Deep Neural Networks and the Nature of the Universe 深層学習の成功理由は 宇宙の構造と同じと判明 深層学習がどうして複雑な問題をうまく解決できるのか誰も理解できなかった。物理学者によって、その秘密は物理法則そのものにあることがわかった。 by Emerging Technology from the arXiv2016.09.12 120 47 8 3 この2年間で、深層学習の手法は人工知能の世界を変えてきた。ひとつずつ、人間が以前は自分たちに特有だと考えた能力や手法は、これまで以上に強力な機械の猛攻撃を受けている。今では、顔認識や物体認識などの処理では多層ニューラルネットワークは人間より優れている。多層ニューラルネットワークは、古来のゲームである碁をマスターし、最も優秀な名人

はじめに ニューラルネットワークが持つ欠陥「破滅的忘却」を回避するアルゴリズムをDeepMindが開発したらしいので、元論文を読んでみた。 Overcoming catastrophic forgetting in neural networks https://arxiv.org/abs/1612.00796 Introの最初から汎用人工知能とかいきなり出てくるのでおおっと思うが、やってることはめちゃくちゃシンプル 端的に言えば学習したニューラルネットのパラメータのそのタスクに対する重要度がフィッシャー情報行列で測れるよ 脳神経科学系の単語が結構出てくるので、専門家がいるのかな？とはいえこの背景は後付で、アルゴリズムが先なんじゃないかな… 元の論文では数式を端折っている箇所があるので、適宜補完しつつ、直感的解釈とかは勝手に入れている。論文の流れにはそこまで沿っていない 不正確・間違ってい

自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ

4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人

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線型グラフと対数グラフを繋ぎあわせたような振る舞いを見せる arcsinh 座標を使うと便利な状況が結構あると認識している。絶対値が小さな領域では線型で，外れ値の構造がレンジ外に逃げるのをlogで抑えられる。ただのlogと違って負… https://t.co/a4LzwFTEy2

このブログは、専門外の人間が外から密輸した理屈で、正しいことを正しいと主張することを禁止する風潮を批判するためのものである。そんな私にとってどうしても看過できないのが、今回の「掛け算の順序」騒動だ。詳細は以下を参照。 かけ算の5×3と3×5って違うの？ - Togetter 特に、応用数学を専門とし、中高の数学教諭の専修免許も持ち、さらに子供時代に遠山啓の本で数学に親しみ現在も遠山啓の著作集が本棚に並んでいるというような私としては、まるで掛け算の順序を区別することが遠山啓の意にかなっているかのごとく喧伝される*1のは我慢がならない*2。 この件については、上記togetterで既に、学識豊かな方々が大抵の論点には触れてくださっているので、私は今まで余り触れられていない論点 「積は一般に非可換」という言説の妥当性 交換法則の証明は必要か 「定義」や「立式のルール」をどの程度遵守すべきか 北海