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情報学部大学生のだらだら日記
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https://parco1021.hatenablog.com
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勉強中の技術的なことを書いたり日記的なことを書いたりします。php(laravel)、Python、機械学習、Webアプリ
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2019/10/24
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Parco1021さんの新着記事

1件〜30件

  • 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 CycleGANなどのある画像を別のドメインへ変換する技術はGANに関する研究の中でも活発に行われている分野の一つである。生成画像の品質や制度の向上と引き換えにモデルのサイズが大きくな…

  • 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 Dropoutは深層学習を用いる際にほぼ必ずと言っていいほど使われる技術である。Dropoutとは一般的にノード間の重みを無視することを指すが、本論文ではノード間の重みではなく層全体をDr…

  • 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。下の表は一例だがデータ収集の際、日付に関して降順にソートされている。 title date aa 2021/4/3 bb 2021/2/1 cc 2020/6/11 dd 2020/2/20 今回動かしたコードは以下: import pandas as pd df = pd.read_csv('./data.csv') df[…

  • 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/TGaGa.html 簡単なメモ CycleGANなどの従来の手法は、猫⇔人間などの大きな幾何学的変化を伴うドメイン変換のimage2imageタスクは達成できていなかった。提案手法では入力…

  • パズドラ×Marvelコラボキャラ解説

    ★6,7 キャプテン・アメリカ 進化前 10c*2の悪魔キラーは強そう。スキブ少ないけどね。スキルはロック解除とエンハンス、回復確保で強そう。強いけど使わなさそう。主にノルザのせい。 究極進化 スキブ4の毒耐性を持っている。スキルが大分サポート向けで強い。魔廊において水パの人権がないので激減スキルはまだ使われないだろうが、今後水パの激減枠で使われると思う。 武器① スキブたこ焼武器。スキルも全部回復の回復と操作時間延長。かなり強い。 武器② 雰囲気アカザ武器に似てるね。キラーないけど。こっちの武器にするなら武器①にするかな。 アイアンマン 本体 23T変身だがスキブ2持ち。 変身後は覚醒スキル…

  • パズドラ×物語シリーズコラボ全キャラ評価&解説

    はじめに パズドラ×物語シリーズコラボが1/4から来ています。僕自身物語シリーズは観たことがないのでどういうキャラなのか知らないのですが、これを機に観たいと思います。キャラの呼び方が間違っていたらすみません。 評価はS~Cで付けました。評価基準は環境や汎化性、唯一性を参考にしています。 はじめに 物語シリーズコラボ総評 阿良々木暦(進化前) A+ 阿良々木暦(究極) A+ 阿良々木暦(武器) A+ 戦場ヶ原ひたぎ(進化前) B 戦場ヶ原ひたぎ(究極) B+ 戦場ヶ原ひたぎ(武器) A- 八九寺真宵(進化前&究極) B 八九寺真宵(武器) A+ 神原駿河(進化前) B+ 神原駿河(究極) A- …

  • 昔懐かしの駄菓子をたくさん買って食べた

    はじめに 今回、駄菓子を1000円ぐらい買ってきたのでそれぞれの感想を書こうと思います。懐かしいね。 買ってきた駄菓子はこちら↓↓ 懐かしいものから初めて見るものをたくさん買ってきました!では値段と感想を書きます。。。 カットよっちゃん 65円。ビールが飲みたくなった。酢イカの味がする。小学生の時にこれを好きな人は大人になって絶対お酒好きになる。 // リンク ポテトフライカルビ焼肉味 45円。美味しい。これ45円もしたっけ?30円ぐらいじゃなかったっけ、、、 調べてみたら僕が昔食べていたのはポテト"スナック"の方でこれではなかったらしい。件のポテトスナックは2013年頃に生産中止されている。…

  • 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いて学んでいるので1週間あれば大丈夫だろ~wと思い1週間前にやっと申し込みしました。しかし受験日が卒業研究中間発表の数日前で資料の作成等をしなければならず、あまり勉強時間が確保できませんでした。 G検定とは G検定は日本ディープラーニング協会が開催している資格であり、深層学習などの人工知能全般に関する知識問題が出題されます。計算問題はほぼ無く、法律に関する問…

  • 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、どのように設定すべきかを解析的に考えた論文。数値解析の結果、バッチサイズの大きさSと学習率ηの比S/ηが小さいほどより良い結果となる。 papers.nips.cc 予測損失と経験損失 本来最小化したい損失は予測損失である。 しかし、データの分布Dがわからないため予測損失と近似することのできる経験損失を用意する。 でき…

  • 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たので調べて備忘録としてまとめます。 リスト内包表記のメリット・デメリット シンプルなリスト内包表記 元データ for文 リスト内包表記 補足 リストの型を変える for文 リスト内包表記 補足 if文のあるリスト内包表記 if文のみ for文 リスト内包表記 if-else for文 リスト内包表記 まとめ リスト内包表記のメリット・デメリ…

  • 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.頻度上位10語(37日目|9月10日) 37.「猫」と共起頻度の高い上位10語(38日目|9月11日) 38.ヒストグラム(39日目|9月12日) 39.Zipfの法則(40日目|9月13日) 第4章 形態素解析 まず、与えられたneko.txtをMeCabを使…

  • 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) 25. テンプレートの抽出(26日目|8月30日) 26.強調マークアップの除去(27日目|8月31日) 27.内部リンクの削除(28日目|9月1日) 28.MediaWikiマークアップの削除(29日目|9月2日) 29.国旗画像のURLを取得する(30日目|9…

  • 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.先頭からN行を出力(15日目|8月19日) 15.末尾のN行を出力(16日目|8月20日) 16.ファイルをN分割する(17日目|8月21日) 17.1列目の文字列の異なり(18日目|8月22日) 18.各行を3コラム目の数値の降順にソート(1…

  • 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日目|8月11日) 07.テンプレートによる文生成(8日目|8月12日) 08.暗号文(9日目|8月13日) 09.TypoglycemiaPermalink(10日目|8月14日) はじめに 夏休みに入り、研究室のゼミも少なくなったりコ〇ナの影響でバイトがなくなったりして暇なので1…

  • 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"-"(ハイフン)を含む ②数字から始まる のいずれかを満たすと「SyntaxError: invalid syntax」と出ます。 解決策 今回、例として0a-a.pyを呼び出します。 module = __import__('0a-a') print(module.test()) #tes…

  • 【パズドラ】星5キャラで使えるキャラを解説する

    はじめに 今回は攻略や周回、ランキングダンジョンなどの面からフェス限を除く星5キャラのうち、攻略や周回、ランキングダンジョンなどで使ったことがあるor使われているのを見たことがあるキャラをピックアップし、その使い道を紹介したいと思います。超転生をしているキャラは使われていなくても簡単に紹介します。どんなキャラでも超転生等で化ける可能性があるので各1体ずつは確保すべきなのは当然なのですが、無料100連があり全てをキープしておくとボックスがいっぱいになってしまう人も少なくなかったと思います。そういった方の取捨選択の判断材料になれば幸いです。なのであくまで現時点(2020年6月辺り)での評価です。解…

  • 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、正規分布表を使用することができます。 8.2<ランダムウォーク> 確率変数は独立で、確率分布 に従っている。ただし、 (1)nが大きいとき、の近似的確率分布を求めよ 8.3 昨シーズンを2割8分の打率で終わった打者が、今シーズンもこの確率でヒットを打つものとし、450打席であるとすると、3割バッターになれる確率はどれくらいか、またこのバッターが、確率0.2以上で…

  • 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、与えられた2次元正規分布に従う確率変数U,Vを作れ (3)は(2)を利用して解きます。(2)を利用せずにとおいても解けますが、せっかくなので(2)を使いましょう。 7.7<システムの直列と並列> システムは確率変数であって独立で、指数分布に従っている。 (1)が並列に結合されている全体システムの…

  • 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xについての関数として考えることで微分して最小値を求めます。 ここで注意すべきなのは分散の関数が下に凸であることと、最小値をとるxの値が相関係数と分散によって変わってしまうことです。本当に下に凸であるか確かめてみてください。 7.3<独立と無相関> 2つのつぼA,Bの中に3個のボールを投げ入れる。つぼAの中に入ったボ…

  • 【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。 内容についてはタイトルにもある通りGAN周りの題材のみ扱っています。Python,Kerasを用いてソースコードは書かれており、数学的な解説はほとんどありません。 GANについて基礎から応用まで扱われています。どのような内容かは目次を見てください。 次は対象者です。Pythonの経験が2年程度、機械学習についての知識があること、線形代…

  • 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というシステムが動いている状態でaもb双方のシステムが動いている確率は、システムbが動いている確率と等しいといった内容である。 つまり現在の動作(システムb)は、過去の動作(システムa)に関わらないといえる。 (2)は関数を代入するだけ。 6.7<正規分布のパーセント点> 正規分布表を見るだけなので省略 6.8…

  • 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を持っていないため直撮りとなってしまいそもそも見にくくなる可能性があります。ご了承ください。ここが読みにくい等ありましたら、ブログ下部お問い合わせフォームまたはコメントでお聞きください。 第6章 6.1<二項、ポアソン分布の分散> 二項分布、ポアソン分布のおのおのに対し、分散の式を証明せよ どちらも基本方針は から求めることとしています。また、前提条件と…

  • 統計学入門(基礎統計学Ⅰ)第5章演習問題後半

    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<一様分布の平方変換> 確率変数Xが[0,1]上の一様分布に従うとき、の累積分布関数、密度関数、期待値、分散を求めよ 累積分布関数は省略します。密度関数を積分するだけで累積分布関数が求まるので。 から、より よって密度関数h(y)は xの密度関数はより 次は期待値です。 分散は 5.7<正規分布の平方変換> 正規分布Xがμ=0.σ=1に従うとき、の累積分布…

  • 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 が成り立つことです。 であるため を示せばよいです。 図示すると、 このようになるため、青で塗りつぶされた部分の面積が左辺となります。 つまり、 よって を示せばよいです。 この不等式の証明は面倒くさいので省略しますが、(右辺)-(左辺)をしてk^2>0を両辺に掛けて3次関数にして微分して~ってすればいけます。これによりチェビシェフの不…

  • 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、少なくとも1回出る方へかける方が良い。 (2)サイコロを2個同時に24回投げる時、(6,6)の目が少なくとも1回出る方にかけるか否か 先ほどと同様に解く。 1回投げた時、(6,6)の目が出ない確率は1-1/36=35/36であるため よって出ない方へかけたほうが良い。 4.2<ホイヘンスの14問題> 2個のサイコロを何回投げればその…

  • 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、との問題でしたが思い浮かばないので省略します。 3.3 4グループ*30位の順位づけデータがあり、それぞれ好きな組み合わせでスピアマン、ケンドールの順位相関係数を求めよ。 スピアマンの順位相関係数 6が出てくることに違和感がありますが、これは順位(1,2,...n)の2乗の和、つまりΣn^2の1/6からきています。詳しい導出方法は別途ご覧ください。 …

  • 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ていただけると嬉しいです。 第2章 2.1は調べても出て来なかったので省略します。 2.2<ジニ係数> データがある時、 を平均差と言います。つまり、全ての要素の組み合わせの差の絶対値の平均です。なので差の平均ですね。 をジニ係数と言います。 詳細は以下のサイトを見てください。ザックリいうと"どれだけ不平等か"を示す時に使われるものです。 bellcu…

  • 【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違うの??モデル???ナニソレ Python→趣味で少し触った程度。参考書等は読んだことがない 紹介 本書のコンセプトはタイトル通り「機械学習をPythonで実際に手を動かしながら勉強しよう!」です。 対象者は読んでみた限りですがPythonについて何も知らなくてもいいと思います。機械学習については無知で構いません。自分がそうだったので。そこから十分…

  • 【パズドラ】ガネーシャの財窟 超級 ヴェロア×ヴェロア【サタン無し編成】

    はじめに リリース8周年イベントでガネーシャの財窟が3/6~3/12の23:59まで来ています。周回することによってニーズヘッグ等の集めるのが面倒くさい奇石が手に入るので是非周回しましょう。8周年イベント後半の公式サイトはこちら↓↓ pad.gungho.jp 超級と地獄級があり、どちらもスタミナが30と同じなので全く同じパーティーならばよりドロップ率の高い地獄級を周回するのが良いと思います。今回はヴェロア×ヴェロアによってタマゴのドロップ率を上げた状態で超級を周回しました。 youtubeやネットで調べるとサタンを大量に使ったパーティーが多く見受けられました。しかし僕はサタンを全く作っていな…

  • 【パズドラ】3月のチャレンジダンジョン9アリス×ディーナ

    はじめに 2020年も3月になりました。今回はチャレンジダンジョン9をアリス×ディーナで攻略しました。 パーティー構成 これにフレンドがディーナです。はっきり言いましょう。 アリスよりランペイドの方が50000倍良いです アリスの役割はコンボしつつ追撃をするLSだけなのでディーナとの組み合わせを考えるとランペイドの方がいいです。僕は持ってないです! 対策ギミック()内は本PTでの担当キャラ 覚醒無効(リヴァイ武器) オチコン無し(コットン) 根性(アリス、ユウナ) ルーレット(ディーナ) 担当がないキャラ(ぬらりなど)は自由枠です。初ターンでディーナを変身させられるだけのスキブは用意しましょう…

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