2. 相互情報量関連論文（前々回の輪読で話したやつ） • “Learning deep representations by mutual information estimation and maximization” (ICLR2019) • “Mutual Information Neural Estimates” (ICML2018) • “Representation Learning with Contrastive Predictive Coding” (NIPS2018) • “On variational lower bounds of mutual information” (NIPS2018, workshop) • “Emergence of Invariance and Disentanglement in Deep Representations ” (JMLR

もくじ 【色覚シミュレーションの前に】色覚とは Webサイトでシミュレート ブックマークレットでシミュレート フリーソフトでシミュレート スマホアプリでシミュレート Photoshopでシミュレート 【見やすいデザインを作るために】まずはモノクロで視認性チェック 今見ているページをモノクロにできるChrome拡張機能「(un)clrd」 Photoshopでモノクロにして確認する 【色覚シミュレーションの前に】色覚とは 色覚シミュレーションの方法をお伝えする前に、ざっくりと「色覚」についてご説明します。色覚には「P型」「D型」「T型」「A型」「C型」の5つのタイプがあり、それぞれ以下のような特徴があります。 P型：赤い光を主に感じる錐体が無い、あるいは分光感度がずれている D型：緑の光を主に感じる錐体が無い、あるいは分光感度がずれている T型：青い光を主に感じる錐体が無いため、青色付近の識

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A PET scan of a brain during normal sleep. Two scientists say sleep may help the brain prune back unneeded synapses.Credit...Hank Morgan/Science Source Over the years, scientists have come up with a lot of ideas about why we sleep. Some have argued that it’s a way to save energy. Others have suggested that slumber provides an opportunity to clear away the brain’s cellular waste. Still others have

フミナーズ編集部です。 日頃よりご愛読いただきまして、誠にありがとうございます。 睡眠情報メディア・フミナーズは、2019年6月7日をもちましてサイトを閉鎖致しました。 フミナーズは、「睡眠を通して、今より豊かな生活を」をコンセプトに、2015年3月のオープン以降、多くの医師や専門家の方々にご協力いただきながら、いろんな「眠れない」を抱える人たち（＝フミナーズ）に寄り添い、自分らしい「眠り」との付き合い方を提案してきました。 公開された記事の本数は1,000近くにおよび、2018年1月には、単月650万PV、400万UUを達成。睡眠関連のメディアとしては国内最大級のサイトとなり、多くの皆様から愛される媒体となることができました。 編集部一同、これまでたくさんの記事を通して、皆様からの温かいコメントを励みに尽力することができました。ご愛読いただいていた皆様には、多大なご迷惑をおかけしますこと

As a part of writing the biography of Claude Shannon, we waded through papers — tons of them. At the Library of Congress alone, there were 21 boxes worth of Claude Shannon papers. We went through each carton, page by page. And that was just the beginning. Outside of what was in that collection, there were other published and unpublished volumes of Shannon’s work, totaling in the thousands of pages

$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す

2. 目次 1. Introduction 2. Stochastic Neighbor Embedding 3. t-Stochastic Neighbor Embedding 4. Experiments 5. Applying t-SNE to large dataset 6. Discussion 7. Conclusion 22015/07/23 武田研究室 論文紹介 - Visualizing Data Using t-SNE - 3. 目次 1. Introduction 2. Stochastic Neighbor Embedding 3. t-Stochastic Neighbor Embedding 4. Experiments 5. Applying t-SNE to large dataset 6. Discussion 7. Conclusion 32015/07

Dive into deep learning with this practical course on TensorFlow and the Keras API. Gain an intuitive understanding of neural networks without the dense jargon. Learn to build, train, and optimize your own networks using TensorFlow. The course also introduces transfer learning, leveraging pre-trained models for enhanced performance. Designed for swift proficiency, this course prioritizes hands-on

2018/10/22 全体的に問題があったので書き直した. 内容はほぼ変わっていない. 本記事では, 世界で最初に提案された公開鍵暗号であるRSA暗号の基礎事項について解説する. RSA暗号の動作原理について示した後, 簡単な攻撃手法の一覧を載せる. 公開鍵暗号 暗号理論, 特に現代暗号における暗号は「秘密鍵暗号(Secret-key Cipher)」, 「公開鍵暗号(Public-key Cipher)」の2種類に大分される. 秘密鍵暗号はよく知られている通り「秘密の鍵$k$を事前に共有しておき, その鍵を用いて暗号化・復号を行う暗号方式」である. これに対して公開鍵暗号は「暗号化に用いる鍵$k _ {enc}$, 復号に用いる鍵$k _ {dec}$が存在し, 暗号化・復号のそれぞれで異なる鍵を用いる暗号方式」と定義され, このうち$k _ {enc}$は一般に公開されることが多いこと

Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 （補足：この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ） ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日本語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日本語

We asked all learners to give feedback on our instructors based on the quality of their teaching style.

Here's a list of universities with arguably the greatest computer science programs: Carnegie Mellon, MIT, UC Berkeley, and Stanford. These are the same places, respectively, where Andrew Ng received his bachelor's degree, his master's, his Ph.D., and has taught for 12 years. Ng is an icon of the artificial intelligence world with the pedigree to match, and he is not yet 40 years old. In 2011, he f

こんにちは。 Kafkaを試している最中で微妙ですが、最近使えるのかなぁ、と情報を集めているのが「Apache Spark」です。 MapReduceと同じく分散並行処理を行う基盤なのですが、MapReduceよりも数十倍速いとかの情報があります。 ・・・んな阿呆な、とも思ったのですが、内部で保持しているRDDという仕組みが面白いこともあり、 とりあえず資料や論文を読んでみることにしました。 まず見てみた資料は「Overview of Spark」（http://spark.incubator.apache.org/talks/overview.pdf）です。 というわけで、読んだ結果をまとめてみます。 Sparkとは？ 高速でインタラクティブな言語統合クラスタコンピューティング基盤 Sparkプロジェクトのゴールは？ 以下の2つの解析ユースケースにより適合するようMapReduceを拡張