ytbilly3636’s 研究備忘録

機械学習,Python,ガンダムなど

トマトダイエットを試した

こんにちは.

先日テレビでトマトを食べるだけで痩せるという内容の番組が放送されておりまして, 本当かどうかを自らの身体を使って実験をしてみました,というお話です.

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トマトのフリー写真素材 Page1|食材・料理の無料画像 フード・フォト

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Chainerで畳み込みのAutoencoderを実装した

こんにちは

ChainerのReference ManualにDeconvolution2Dというクラスが有るのを見つけました.

Standard Link implementations — Chainer 2.0.0 documentation

Deconvolutionってなんぞと思い,調べると以下のページが見つかりました.

qiita.com

特徴マップを拡大して畳み込むことで,畳み込む前の画像を復元するイメージでしょうか. ということは,

Input -> Convolution -> Feature Maps -> Deconvolution -> Output

という処理を行えば, Autoencoder畳み込みバージョンができるのではないかと思い試してみました. いわゆる,Convolutional Autoencoderはこのような実装なんですかね. 調べていないのでなんとも言えませんが.

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Caffe2を使ってみたその2「MNISTの学習」

こんにちは.

今回の記事ではCaffe2を使ってLeNetを実装し,MNISTを学習させてみます. 方法については公式のチュートリアルを参照(というよりそのままです)しました.

MNIST - Create a CNN from Scratch | Caffe2

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NumPyを使うと幸せになれるかも2: CuPyを使う

こんにちは.

今回の記事はシリーズ第2段です. 厳密に言えばNumPyの話ではなく, Chainerに含まれている行列演算モジュールCuPyの話です.

CuPy解説

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負の数の引き算ってなんだっけ

こんにちは.

先日研究室で数学ってよくわからないという話をしていまして, その中に負の数の引き算ってなんだっけという話題になりました.

おそらく大多数の人が以下のように頭の中で変換して計算していると思います.

{ \displaystyle
a - (-b) = a + b
}

この変換式を使えば高校入試や大学入試の数学の問題は解けるので, これまで生きてきて問題はなかったのですが, もし負の数に初めて出会った小学生や中学生から

「負の数の引き算ってなに?」

と聞かれてもうまく答えられる自信がありません.

今回の記事では, 小学生や中学生に負の数の引き算を説明できる大人になれることを目指して, 自分なりの解釈を考えてみようと思います.

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Caffe2を使ってみたその1「インストール」

こんにちは.

Caffe2というDeep Learning用のフレームワークが出たようです. まだドキュメントをちゃんと読んでいないのでその良し悪しはわかりませんがとりあえず試してみることとします.

caffe2.ai

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ガンダムエクシアダークマター3 つや消し

こんにちは.

すっかり報告を忘れていたエクシアダークマターの組み立て記録です.

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