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みんなの回答を見る ネタ探しの旅に出ています。 そんな中で、過去の記事を目にしたので更新しました。 ブログの更新を急ぐな！ ブログの更新を休むな！ …
エヌビディア、巨額の自社株買いを発表 – 投資家にとって良いシグナルか？
エヌビディアが500億ドルの自社株買いを発表。株主へのリターン強化と今後の株価への影響を解説。
ホリデーシーズン前に注目！アマゾン新型アレクサがClaudeで進化
アマゾン新型アレクサにClaude搭載！AI技術でさらに賢く進化。ホリデー商戦を先取りする情報をチェック。
AIとの対話は難しい💦 グラスファイバー (長繊維) のアポ
夏の一時帰国中から戻ると、 グラスファイバーを接続する工事のアポの手紙が届いていました。 夏休みの時期には大切な用事の連絡は来ないだろう、、、と思ったのですが、 あちらが指定したアポが大丈夫なら、7月末までに確認の連絡をする様に！との事。 10日ほど遅れてしまったので、焦っ...
2024年9月2日 第6547回 ナンバーズ3 最新最強AI予想
2024年8月30日 第6546回の結果 当選番号 864 100桁 6 (1) , 5 (0) , 7 (2) 10桁 0 (5) , 6 (1) , 7 (2) 1桁 8 (3) , 7 (2) , 4 (9) ※カッコ内は裏数字 ＊-2-3のラインでミニ的中！！！ 2024/8/30 第6546回 #ナンバーズ3 の予想結果#当選番号 864 🔈結果：＊-2-3のラインで #ミニ的中 🎯！！！ 💰当選金額 ￥9,100 100桁 △,✕,-1 10桁 ✕,●,✕ 1桁 △,✕,● ○● 完全一致 △▲ 桁違い一致 × 不一致 https://t.co/LqMX
陳情令 第52弾⑿AIに聞く「祖先は 餌取(えとり)だった事について聶氏の考え」
¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨赤字が自分の質問青字がAIの答え黒字が全部書き起こした後の自分の追記感想です。大文字や下…
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その87【ユニット数増加②】
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたMATLABコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その88【ユニット数増加③】
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたPythonコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その89【ユニット数増加④】
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたScilabコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その90【ユニット数増加⑤】
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたJuliaコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたMATLABコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターン やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたPythonコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パタ やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
Copilot+PCってなに？従来のパソコンとの違いと進化を解説！
最近、PCがすごい進化してるって知ってた？その中でも「Copilot+PC」っていうAIを搭載した新しいタイプのPCが注目されてるんだよね。従来のパソコンと何が違うのか、AIがどうやって働いてるのか、そして「Copilot+PC」だからこそ
ラバースーツの光沢と質感が織りなす魅力を探求。エレガントなスタイルと美しさを引き立てる写真集で、視覚的な満足と感覚的な喜びを提供します。
ヒンデンブルグのターゲットにされたスーパーマイクロ：過去の事例から学ぶ今後の動向
ヒンデンブルグ・リサーチのレポートでSMCI株が急落！過去の事例を元に株価の行方を探る。
1. はじめに 2. エヌビディアの驚異的な成長 3. AI投資の持続性 4. 市場の懸念と「過剰期待」の修正 5. 半導体業界全体への影響 6. 今後の展望 7. まとめ 1. はじめに 人工知能（AI）市場の急拡大を見込んだ株高が失速しています。 注目のエヌビディアが米東部時間28日に公表した好決算はラリー再開の起点にならず、世界の半導体関連株の合計時価総額は直近ピーク時から1兆ドル（約144兆円）減りました。 特に、半導体大手のエヌビディアを中心としたAI投資の勢いは目覚ましいものがありますが、同時に市場は「過剰期待」の修正フェーズに入りつつあります。 今回は、最新の業績や市場動向を踏ま…
ChatGPTで映画のストーリーを予測：続編や未公開作品の未来を探る
エンターテインメントの世界では、映画の続編や未公開作品のストーリーがファンの間で話題になることが
2024年8月30日 第6546回 ナンバーズ3 最新最強AI予想
2024年8月29日 第6545回の結果 当選番号 355 100桁 4 (9) , 8 (3) , 7 (2) 10桁 8 (3) , 9 (4) , 4 (9) 1桁 7 (2) , 0 (5) , 4 (9) ※カッコ内は裏数字 ひとつ違い×3 2024/8/29 第6545回 #ナンバーズ3 の予想結果#当選番号 355 🔈結果：ひとつ違い×3 100桁 +1,✕,✕ 10桁 ✕,✕,-1 1桁 ✕,✕,-1 ○● 完全一致 △▲ 桁違い一致 × 不一致 https://t.co/OdUrexLd4f — ナンバード (@num3_AI) August 29
¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨赤字が自分の質問青字がAIの答え黒字が全部書き起こした後の自分の追記感想です。大文字や下…
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたScilabコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたJuliaコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その91【モーメンタム①】
最適化アルゴリズムを取り扱う。 今回のネットワークだとさほど恩恵はないが知っていて損はない。 まずはモーメンタムから解説＆実験をしてい 最初は復習を兼ねて勾配降下法についても確認する。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その92【モーメンタム②】
今回改めてまじめに更新式を確認。 勾配降下法の更新式が一番シンプルなので今後の最適化アルゴリズムの更新式を見る際は比較対象になりやすい。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その93【モーメンタム③】
勾配降下法の動作イメージを確認。 学習率が大きい場合と小さい場合で挙動が変わる。 ちょうど良い学習率を人間の手で探す。 これにより、一般的なパラメータとは異なるハイパーパラメータというカテゴリになる。
ANAクラウンプラザホテルのカスケイドラウンジでルビーロマンのリッチパフェを堪能
ANAクラウンプラザホテルのカスケイドラウンジさんで、「ルビーロマンのリッチパフェ」を今年もいただきました。「ルビーロマン」をふんだんに使用したこのパフェは、まさに贅沢の極みでした。 まず目を引いたのは、その美しい見た目です。大き
エヌビディア、第2四半期決算で市場予想を大幅に上回る！データセンター事業が牽引
エヌビディアの2024年Q2決算が好調。データセンター事業が売上を牽引し、今後も成長が期待される。
AIブームの中での試練：スーパーマイクロ、ショートレポートで株価大暴落
スーパーマイクロ株が26%急落。ヒンデンブルグ・リサーチのレポートと10-K報告書遅延が引き金に。
2024年8月29日 第6545回 ナンバーズ3 最新最強AI予想
2024年8月28日 第6544回の結果 当選番号 656 100桁 8 (3) , 0 (5) , 9 (4) 10桁 5 (0) , 9 (4) , 4 (9) 1桁 0 (5) , 7 (2) , 5 (0) ※カッコ内は裏数字 完全一致×1 桁違い一致×1 ひとつ違い×2 2024/8/28 第6544回 #ナンバーズ3 の予想結果#当選番号 656 🔈結果：完全一致×1 桁違い一致×1 ひとつ違い×2 100桁 ✕,✕,✕ 10桁 ○,✕,-1 1桁 ✕,+1,△ ○● 完全一致 △▲ 桁違い一致 × 不一致 https://t.co/UWDgmmdRsR
陳情令 第52弾⑽AIに聞く「江氏の希望を 捨てなければならないことの背景」
¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨¨赤字が自分の質問青字がAIの答え黒字が全部書き起こした後の自分の追記感想です。大文字や下…
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その94【モーメンタム④】
モーメンタムの更新式について確認。 指数移動平均を利用して直近の値を重視する。 実際の指数移動平均とは異なっているので、その点は注意。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その95【モーメンタム⑤】
モーメンタムの動作イメージについて確認。 動作イメージの表現は難しい。 最初は大きく更新して、最適解が近いと小さく更新。 勾配降下法で言うところの学習率が可変と同義な動きになる。
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その96【モーメンタム⑥】
モーメンタムを確認するプログラムの方針を確認。 以前の勾配降下法のプログラムをベースにする。 隠れ層のユニット数は4。 プログラムのフローを確認。 モーメンタム項とパラメータ更新が基本的な差分となる。
最適化アルゴリズムを取り扱う。 今回のネットワークだとさほど恩恵はないが知っていて損はない。 まずはモーメンタムから解説＆実験をしていく。 最初は復習を兼ねて勾配降下法についても確認する。
勾配降下法の更新式を確認。 勾配降下法の動作イメージを確認。 学習率が大きい場合と小さい場合で挙動が変わる。 ちょうど良い学習率を人間の手で探す。 これにより、一般的なパラメータとは異なるハイパーパラメータというカテゴリになる。
以前の私は、科学技術の進歩が人間を幸せにするとは思えませんでした。 いくら世の中が便利になろうと、 人の心が幸せを感じるかどうかは別の話だと。 便利になった事…
エヌビディアの未来は次世代チップにあり？決算前の注目ポイントを徹底分析
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