機械のまとめ情報

機械』の解説

この記事では機械器械(きかい、フランス語英語オランダ語:machine、ドイツ語:Maschine)について説明する。

なお、日本語で「機械」は主に人力以外の動力で動く複雑で大規模なものを言い、「器械」のほうは、人力で動く単純かつ小規模なものや道具を指すことが多い

蒸気機関以前

蒸気機関が開発されるまでの機械についての定義は、現代における建築に関わる記述中によく見られる。

ウィトルウィウス説
古代ローマの建築家マルクス・ウィトルウィウス・ポリオが『』に記述した定義。機械を定義した言葉としてはもっとも古いといわれる。
ツァイジング説
17世紀にツァイジング(Zeising)が原始的なクレーンから影響を受けて説いたと言われる定義。

蒸気機関以降

蒸気機関が開発されると、建築以外の分野でも機械が多用され、機械を作るための機械である工作機械も作られるようになり機械の定義が拡張された。これが現代における機械の定義の原型とされる。

ロイポルト説
18世紀、ドイツの工学者ロイポルト(Leupold)が説いた説。ロイポルトは高圧蒸気機関の原型を考えだした人物である。
ルーロー説
19世紀、イギリスの技師フランツ・ルーローが『機械の力学』の中で説いた説。機械学者に支持が広まり、現在の定義の基礎となる。

近代以降

ルーローの説より発展し、現在では機械とは次のような性質をもつ人工の道具を指すことが多くなった。

  • 外からの力に抵抗してそれ自身を保つことのできる(=非可塑性の)部品で構成されている
  • 各部品が相対的かつ定まった運動をする
  • 外部から供給されたエネルギーを有効な仕事に変換する

明治時代以降、machineに対応する言葉として機械ということばを作ったが、それ以前はカラクリと呼ばれ「カラクリ人形」などの言葉にその名残が認められる。

産業革命以前

機械は水車風車ウマといった動力源に連動したり、あるいは織機のように人力を動力としながら動作するものであった。

水車などの動力源を別の運動に変換する必要性から機械は徐々に複雑なものとなり、歯車カム滑車クランクといった機構が次第に開発されていった。

こうした近代化以前の機械のなかでもっとも精巧なものは時計であり、1736年にはジョン・ハリソンが正確なクロノメーターを完成させるなど、18世紀ごろにはヨーロッパにおいてかなりの精度の時計が生産できるようになっていた。時計産業は多くの部品を必要としたため個人での制作は効率が悪く、必然的に分業により制作する方式を採用していたが、これによって精度の高い部品を正確に組み合わせることのできる高度な技能を持った職人集団が成立し、この技術を他の機械製作にも応用することで蒸気機関紡績機といった高い精度の必要とされる機械の生産が可能となり、産業革命の技術的基礎となった。また、1690年ドニ・パパンが原始的な蒸気機関を開発して以降、トマス・ニューコメンらによって蒸気機関が徐々に改良されるようになった。

産業革命以降

産業革命はまず、紡織機械の改善からスタートした。

1733年ジョン・ケイ飛び杼を開発したのを皮切りに、1764年にはジェームズ・ハーグリーブスジェニー紡績機を開発して紡績工程が改善され、1771年にはリチャード・アークライト水力紡績機を開発することで紡績機械は人力から動力を利用するものへと変化した。

1769年にはジェームズ・ワット復水器を独立させた新しい蒸気機関を開発し、これによって真に強力な動力源を得た人類は工業化を行うことが可能となった。

1785年にはエドモンド・カートライト蒸気機関を動力とした力織機を開発した。蒸気機関を交通に応用することも行われ、1804年にはリチャード・トレビシック蒸気機関車を発明し、1807年にはロバート・フルトン蒸気船を実用化することで、輸送機械と呼ばれる新たな機械が誕生した。

また、1800年にはヘンリー・モーズリーが実用的なねじ切り旋盤を発明したことによってボルトナットの生産が容易になり、機械化の基盤となった。このことから、モーズリーは工作機械の父とも呼ばれる。

19世紀以降

19世紀に入るとこうした機械技術の進歩を基盤として工業化が急速に進むようになり、それまで人力によって行われていた工業分野が次々と機械化されていくようになった。

大規模な産業機械が工場に備え付けられるようになり、成立した工場制機械工業は世界の工業化を急速に推し進めることとなった。

家事労働に機械が持ち込まれるのは産業の機械化よりは時期が遅れるものの、19世紀後半にはミシンが各家庭に徐々に普及していき、その後洗濯機掃除機などの家事機械が次々と発明され普及していくことで、家事労働の負担は大幅に軽減されることとなった。

自律機械と他律機械

上述「古典的な定義」の機械は、人間が細かい(あるいはある程度粗い)指示を与えないと動作しない、他律的な動作をする他律機械と言える。

一方、程度の差こそはあれ、自律的な動作をする機械は、ロボットに該当する。ロボットも、抽象化すると自律機械である。

さらに、人間や動物も、生物体である事を差し置けば、自律機械に抽象化されうる。

機械を情報の側面で抽象化するとオートマトンとなる。

メカ

メカとは、メカニズムの略語であるが、フィクションの分野(アニメライトノベルSF映画など)においては特に「空想的な機械装置」を指す用語であり、しばしば「巨大ロボット」の類を指す(同様の用語として、ロボがあるが、「ロボ」は人型のものを指すことが多く、「メカ」はそれよりもやや範囲が広く、動物型や恐竜型、戦闘機や戦車の類、設置型の大型兵器などの非人型のものも含まれることが多い)。

昨今、特に欧米では和製英語としてSF作品の中で頻繁に使用されており、日本的なロボットアニメ作品に登場するメカ(英語として誤っているが、日本ではよく『メカニック』と呼ばれる)と同義である。

機械』に 関連する人気アイテム

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5つ星のうち 3.0防災用に

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ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

word2vec、RNN、Attentionを利用したディープラーニングのほぼゼロベースからの実装、学習、評価方法を学ぶことができる。
機械学習を平たく言えば、正解データを膨大な数解析し、その中から関係性、パターンをうまく数値化して評価できるように整理した状態にコンピュータシステムを保つことである。そこから、新たに評価したい入力を与えたとき、コンピュータシステムは、それまで蓄積されたデータの傾向から、もっとも評価値が高い値を選択して答えを出す。
扱うものが、文字であろうが、画像、動画であろうが、音楽であろうが、最終的に個々を数値で評価できるベクトルや行列などに、うまく数式を駆使して落とし込むことである。そのアーキテクチャがニューラルネットワークであったりするわけである。
そして、そこに至るまで最新の研究を踏まえた高度な技術がある。その知識欲を満たしてくれるのが本書。
今作では、主に自然言語処理で使用する機械学習の基盤となるアーキテクチャの実装方法、学習方法、評価方法をこの本を読むと理解することができる。

「やさしい言葉で分かりやすく」という指針を掲げているだけあって、前作よりも丁寧に、高度な内容に対しても十分な理解に至る高みまで登る緩やかな階段を用意してくれていると感じた。
例えるなら、「機械学習での誤差逆伝播法」を紹介するのに、導入は図を使った計算グラフで加算、乗算、分岐などの簡単な処理の順伝播と逆伝播の説明を行い、徐々に複雑な処理方法を経て、最後に本題のMatMul(行列の積)による「機械学習での誤差逆伝播法」による計算方法を紹介してくれている。このようにいきなり突き放さず、順を追ってやさしく理解できるまでの道筋をきちんと用意してくれる配慮がされている。それらが解説の各所に行き届いていると感じた。
本書で使用されている数式も可能な限り導入部は簡単な数式から入り、本題数式への架け橋も用意してくれている。高校数学程度まであれば、概要が理解できるでしょう。
他にも、図が効果的に活用され、どのようにして一見曖昧ともいえる「言語」をコンピュータが理解し、数値化され意味や類似性などを評価できる過程に至るかが、視覚的にわかるのが素晴らしい。
それら前提知識で動きをイメージできてから、ゼロベースによる機械学習の実装であらためて処理を理解でき、更に実際に作って動かして体感できる学習プロセスが素晴らしい。

前作も、なかなか専門の研究をしていないと知ることのできない手の内をわかりやすく紹介してくれたことに敬服したが、今回もそれを上回る形で深くかつ、わかりやすく手を差し伸べて高みへ引き上げてくれる解説に感服した。
ディープラーニングに興味がある人はオススメです。
自然言語処理に関する機械学習に興味があれば、前作がなくてもこの本だけで十分に知識欲を満たすことができると思います。

--------

概要、メモは以下の通り。

1.ニューラルネットワークの復習
 数学とPythonの復習
 ベクトルと行列:numpyによる計算
 ニューラルネットワーク(入力2,中間4,出力3の全結合層をモデルに説明)
 ・推論
  入力層、中間層(隠れ層)、出力層からなる
  活性化関数(sigmoid関数など)を適用した値が次のニューロンの入力になる
  前層のニューロン値の影響を受けないバイアス値も加算される
 ・学習
  損失:学習がどれだけうまくいっているかの指標
   Softmax関数で0.0~1.0以下の実数になる
  微分と勾配:損失をできるだけ小さくするパラメータ
   誤差逆伝播法:損失の勾配を求められる
 ニューラルネットワークで問題を解く
 ・スパイラルデータセットのよる非線形な分離線の学習をニューラルネットワークで実装
  
2.自然言語と単語の分散表現
 シソーラス
 ・単語の同義語や階層構造の関係性を定義したもの
 ・問題点:膨大な手作業が必要、細かなニュアンスが表現できない、時代と共に変わる言葉の変化に対応できない
 解決方法としてコーパス(大量のテキストデータ)を利用したカウントベースの手法の採用
 「単語の意味は、周囲の単語によって形成される」という仮説に基づき、その単語と周囲の単語の頻度をカウントする。
 カウントベースの手法の改善
 ・相互情報量の調整
  英語の特性で冠詞(the)と単語(car)の頻度が高い場合、他の単語(driveなど)の方を優先させる調整
 ・次元削減
  ベクトル値の次元を重要な値のみ残して削減して、ロバスト性を高める。
 各改善点などの実装
 
3.word2vec
 自然言語の「推論ベースの手法」
 「カウントベースの手法」の問題点
 ・大規模なコーパスを使う場合、語彙数*語彙数の巨大な行列を作る必要がある。計算量的に現実的でない。
 推論ベースでは、少量(ミニバッチ)ごとに重みを繰り返し更新して学習が出来る。(逐次学習が可能)
 推論ベースでは、単語の意味を的確にとらえたベクトル表現=単語の「分散表現」を可能にする。
  [king">5つ星のうち 5.0やさしい言葉でわかりやすく高度な機械学習の中身を解説してくれる著作
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word2vec、RNN、Attentionを利用したディープラーニングのほぼゼロベースからの実装、学習、評価方法を学ぶことができる。 機械学習を平たく言えば、正解データを膨大な数解析し、その中から関係性、パターンをうまく数値化して評価できるように整理した状態にコンピュータシステムを保つことである。 そこから、新たに評価したい入力を与えたとき、コンピュータシステムは、それまで蓄積されたデータの傾向から、もっとも評価値が高い値を選択して答えを出す。 扱うものが、文字であろうが、画像、動画であろうが、音楽であろうが、最終的に個々を数値で評価できるベクトルや行列などに、うまく数式を駆使して落とし…
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word2vec、RNN、Attentionを利用したディープラーニングのほぼゼロベースからの実装、学習、評価方法を学ぶことができる。
機械学習を平たく言えば、正解データを膨大な数解析し、その中から関係性、パターンをうまく数値化して評価できるように整理した状態にコンピュータシステムを保つことである。そこから、新たに評価したい入力を与えたとき、コンピュータシステムは、それまで蓄積されたデータの傾向から、もっとも評価値が高い値を選択して答えを出す。
扱うものが、文字であろうが、画像、動画であろうが、音楽であろうが、最終的に個々を数値で評価できるベクトルや行列などに、うまく数式を駆使して落とし込むことである。そのアーキテクチャがニューラルネットワークであったりするわけである。
そして、そこに至るまで最新の研究を踏まえた高度な技術がある。その知識欲を満たしてくれるのが本書。
今作では、主に自然言語処理で使用する機械学習の基盤となるアーキテクチャの実装方法、学習方法、評価方法をこの本を読むと理解することができる。

「やさしい言葉で分かりやすく」という指針を掲げているだけあって、前作よりも丁寧に、高度な内容に対しても十分な理解に至る高みまで登る緩やかな階段を用意してくれていると感じた。
例えるなら、「機械学習での誤差逆伝播法」を紹介するのに、導入は図を使った計算グラフで加算、乗算、分岐などの簡単な処理の順伝播と逆伝播の説明を行い、徐々に複雑な処理方法を経て、最後に本題のMatMul(行列の積)による「機械学習での誤差逆伝播法」による計算方法を紹介してくれている。このようにいきなり突き放さず、順を追ってやさしく理解できるまでの道筋をきちんと用意してくれる配慮がされている。それらが解説の各所に行き届いていると感じた。
本書で使用されている数式も可能な限り導入部は簡単な数式から入り、本題数式への架け橋も用意してくれている。高校数学程度まであれば、概要が理解できるでしょう。
他にも、図が効果的に活用され、どのようにして一見曖昧ともいえる「言語」をコンピュータが理解し、数値化され意味や類似性などを評価できる過程に至るかが、視覚的にわかるのが素晴らしい。
それら前提知識で動きをイメージできてから、ゼロベースによる機械学習の実装であらためて処理を理解でき、更に実際に作って動かして体感できる学習プロセスが素晴らしい。

前作も、なかなか専門の研究をしていないと知ることのできない手の内をわかりやすく紹介してくれたことに敬服したが、今回もそれを上回る形で深くかつ、わかりやすく手を差し伸べて高みへ引き上げてくれる解説に感服した。
ディープラーニングに興味がある人はオススメです。
自然言語処理に関する機械学習に興味があれば、前作がなくてもこの本だけで十分に知識欲を満たすことができると思います。

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概要、メモは以下の通り。

1.ニューラルネットワークの復習
 数学とPythonの復習
 ベクトルと行列:numpyによる計算
 ニューラルネットワーク(入力2,中間4,出力3の全結合層をモデルに説明)
 ・推論
  入力層、中間層(隠れ層)、出力層からなる
  活性化関数(sigmoid関数など)を適用した値が次のニューロンの入力になる
  前層のニューロン値の影響を受けないバイアス値も加算される
 ・学習
  損失:学習がどれだけうまくいっているかの指標
   Softmax関数で0.0~1.0以下の実数になる
  微分と勾配:損失をできるだけ小さくするパラメータ
   誤差逆伝播法:損失の勾配を求められる
 ニューラルネットワークで問題を解く
 ・スパイラルデータセットのよる非線形な分離線の学習をニューラルネットワークで実装
  
2.自然言語と単語の分散表現
 シソーラス
 ・単語の同義語や階層構造の関係性を定義したもの
 ・問題点:膨大な手作業が必要、細かなニュアンスが表現できない、時代と共に変わる言葉の変化に対応できない
 解決方法としてコーパス(大量のテキストデータ)を利用したカウントベースの手法の採用
 「単語の意味は、周囲の単語によって形成される」という仮説に基づき、その単語と周囲の単語の頻度をカウントする。
 カウントベースの手法の改善
 ・相互情報量の調整
  英語の特性で冠詞(the)と単語(car)の頻度が高い場合、他の単語(driveなど)の方を優先させる調整
 ・次元削減
  ベクトル値の次元を重要な値のみ残して削減して、ロバスト性を高める。
 各改善点などの実装
 
3.word2vec
 自然言語の「推論ベースの手法」
 「カウントベースの手法」の問題点
 ・大規模なコーパスを使う場合、語彙数*語彙数の巨大な行列を作る必要がある。計算量的に現実的でない。
 推論ベースでは、少量(ミニバッチ)ごとに重みを繰り返し更新して学習が出来る。(逐次学習が可能)
 推論ベースでは、単語の意味を的確にとらえたベクトル表現=単語の「分散表現」を可能にする。
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word2vec、RNN、Attentionを利用したディープラーニングのほぼゼロベースからの実装、学習、評価方法を学ぶことができる。
機械学習を平たく言えば、正解データを膨大な数解析し、その中から関係性、パターンをうまく数値化して評価できるように整理した状態にコンピュータシステムを保つことである。そこから、新たに評価したい入力を与えたとき、コンピュータシステムは、それまで蓄積されたデータの傾向から、もっとも評価値が高い値を選択して答えを出す。
扱うものが、文字であろうが、画像、動画であろうが、音楽であろうが、最終的に個々を数値で評価できるベクトルや行列などに、うまく数式を駆使して落とし込むことである。

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機械学習を平たく言えば、正解データを膨大な数解析し、その中から関係性、パターンをうまく数値化して評価できるように整理した状態にコンピュータシステムを保つことである。そこから、新たに評価したい入力を与えたとき、コンピュータシステムは、それまで蓄積されたデータの傾向から、もっとも評価値が高い値を選択して答えを出す。
扱うものが、文字であろうが、画像、動画であろうが、音楽であろうが、最終的に個々を数値で評価できるベクトルや行列などに、うまく数式を駆使して落とし込むことである。そのアーキテクチャがニューラルネットワークであったりするわけである。
そして、そこに至るまで最新の研究を踏まえた高度な技術がある。その知識欲を満たしてくれるのが本書。
今作では、主に自然言語処理で使用する機械学習の基盤となるアーキテクチャの実装方法、学習方法、評価方法をこの本を読むと理解することができる。

「やさしい言葉で分かりやすく」という指針を掲げているだけあって、前作よりも丁寧に、高度な内容に対しても十分な理解に至る高みまで登る緩やかな階段を用意してくれていると感じた。
例えるなら、「機械学習での誤差逆伝播法」を紹介するのに、導入は図を使った計算グラフで加算、乗算、分岐などの簡単な処理の順伝播と逆伝播の説明を行い、徐々に複雑な処理方法を経て、最後に本題のMatMul(行列の積)による「機械学習での誤差逆伝播法」による計算方法を紹介してくれている。このようにいきなり突き放さず、順を追ってやさしく理解できるまでの道筋をきちんと用意してくれる配慮がされている。それらが解説の各所に行き届いていると感じた。
本書で使用されている数式も可能な限り導入部は簡単な数式から入り、本題数式への架け橋も用意してくれている。高校数学程度まであれば、概要が理解できるでしょう。
他にも、図が効果的に活用され、どのようにして一見曖昧ともいえる「言語」をコンピュータが理解し、数値化され意味や類似性などを評価できる過程に至るかが、視覚的にわかるのが素晴らしい。
それら前提知識で動きをイメージできてから、ゼロベースによる機械学習の実装であらためて処理を理解でき、更に実際に作って動かして体感できる学習プロセスが素晴らしい。

前作も、なかなか専門の研究をしていないと知ることのできない手の内をわかりやすく紹介してくれたことに敬服したが、今回もそれを上回る形で深くかつ、わかりやすく手を差し伸べて高みへ引き上げてくれる解説に感服した。
ディープラーニングに興味がある人はオススメです。
自然言語処理に関する機械学習に興味があれば、前作がなくてもこの本だけで十分に知識欲を満たすことができると思います。

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概要、メモは以下の通り。

1.ニューラルネットワークの復習
 数学とPythonの復習
 ベクトルと行列:numpyによる計算
 ニューラルネットワーク(入力2,中間4,出力3の全結合層をモデルに説明)
 ・推論
  入力層、中間層(隠れ層)、出力層からなる
  活性化関数(sigmoid関数など)を適用した値が次のニューロンの入力になる
  前層のニューロン値の影響を受けないバイアス値も加算される
 ・学習
  損失:学習がどれだけうまくいっているかの指標
   Softmax関数で0.0~1.0以下の実数になる
  微分と勾配:損失をできるだけ小さくするパラメータ
   誤差逆伝播法:損失の勾配を求められる
 ニューラルネットワークで問題を解く
 ・スパイラルデータセットのよる非線形な分離線の学習をニューラルネットワークで実装
  
2.自然言語と単語の分散表現
 シソーラス
 ・単語の同義語や階層構造の関係性を定義したもの
 ・問題点:膨大な手作業が必要、細かなニュアンスが表現できない、時代と共に変わる言葉の変化に対応できない
 解決方法としてコーパス(大量のテキストデータ)を利用したカウントベースの手法の採用
 「単語の意味は、周囲の単語によって形成される」という仮説に基づき、その単語と周囲の単語の頻度をカウントする。
 カウントベースの手法の改善
 ・相互情報量の調整
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 ・次元削減
  ベクトル値の次元を重要な値のみ残して削減して、ロバスト性を高める。
 各改善点などの実装
 
3.word2vec
 自然言語の「推論ベースの手法」
 「カウントベースの手法」の問題点
 ・大規模なコーパスを使う場合、語彙数*語彙数の巨大な行列を作る必要がある。計算量的に現実的でない。
 推論ベースでは、少量(ミニバッチ)ごとに重みを繰り返し更新して学習が出来る。(逐次学習が可能)
 推論ベースでは、単語の意味を的確にとらえたベクトル表現=単語の「分散表現」を可能にする。
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そのアーキテクチャがニューラルネットワークであったりするわけである。
そして、そこに至るまで最新の研究を踏まえた高度な技術がある。その知識欲を満たしてくれるのが本書。
今作では、主に自然言語処理で使用する機械学習の基盤となるアーキテクチャの実装方法、学習方法、評価方法をこの本を読むと理解することができる。

「やさしい言葉で分かりやすく」という指針を掲げているだけあって、前作よりも丁寧に、高度な内容に対しても十分な理解に至る高みまで登る緩やかな階段を用意してくれていると感じた。
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本書で使用されている数式も可能な限り導入部は簡単な数式から入り、本題数式への架け橋も用意してくれている。高校数学程度まであれば、概要が理解できるでしょう。
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それら前提知識で動きをイメージできてから、ゼロベースによる機械学習の実装であらためて処理を理解でき、更に実際に作って動かして体感できる学習プロセスが素晴らしい。

前作も、なかなか専門の研究をしていないと知ることのできない手の内をわかりやすく紹介してくれたことに敬服したが、今回もそれを上回る形で深くかつ、わかりやすく手を差し伸べて高みへ引き上げてくれる解説に感服した。
ディープラーニングに興味がある人はオススメです。
自然言語処理に関する機械学習に興味があれば、前作がなくてもこの本だけで十分に知識欲を満たすことができると思います。

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概要、メモは以下の通り。

1.ニューラルネットワークの復習
数学とPythonの復習
ベクトルと行列:numpyによる計算
ニューラルネットワーク(入力2,中間4,出力3の全結合層をモデルに説明)
・推論
入力層、中間層(隠れ層)、出力層からなる
活性化関数(sigmoid関数など)を適用した値が次のニューロンの入力になる
前層のニューロン値の影響を受けないバイアス値も加算される
・学習
損失:学習がどれだけうまくいっているかの指標
Softmax関数で0.0~1.0以下の実数になる
微分と勾配:損失をできるだけ小さくするパラメータ
誤差逆伝播法:損失の勾配を求められる
ニューラルネットワークで問題を解く
・スパイラルデータセットのよる非線形な分離線の学習をニューラルネットワークで実装

2.自然言語と単語の分散表現
シソーラス
・単語の同義語や階層構造の関係性を定義したもの
・問題点:膨大な手作業が必要、細かなニュアンスが表現できない、時代と共に変わる言葉の変化に対応できない
解決方法としてコーパス(大量のテキストデータ)を利用したカウントベースの手法の採用
「単語の意味は、周囲の単語によって形成される」という仮説に基づき、その単語と周囲の単語の頻度をカウントする。
カウントベースの手法の改善
・相互情報量の調整
英語の特性で冠詞(the)と単語(car)の頻度が高い場合、他の単語(driveなど)の方を優先させる調整
・次元削減
ベクトル値の次元を重要な値のみ残して削減して、ロバスト性を高める。
各改善点などの実装

3.word2vec
自然言語の「推論ベースの手法」
「カウントベースの手法」の問題点
・大規模なコーパスを使う場合、語彙数*語彙数の巨大な行列を作る必要がある。計算量的に現実的でない。
推論ベースでは、少量(ミニバッチ)ごとに重みを繰り返し更新して学習が出来る。(逐次学習が可能)
推論ベースでは、単語の意味を的確にとらえたベクトル表現=単語の「分散表現」を可能にする。
[king -man + woman]の問題が解ける[=queen]
推論ベース
・CBOWモデル
コンテキスト(前後の単語)が与えられたとき、その間にどの単語があてはまるかを推論する方法。
・skip-gramモデル
コンテキスト(単語)に対して、前後の単語を推測する方法。CBOWのコンテキストとターゲットを逆転させたもの。
シンプルなword2vecの実装と学習と評価

4.word2vecの高速化
問題点
大きなコーパスを扱うときに計算量が増える
・入力層のone-hot表現と重み行列の積による計算
対策:重みパラメータから「単語IDに該当する行(ベクトル)」をだけを抜き出すようにする
・中間層と重み行列の積、およびSoftmaxレイヤの計算
対策:多値分類を2値分類で近似して計算量を軽くする
問題点対策の実装と、改良版での学習と評価

5.リカレントニューラルネットワーク(RNN)
前章までのフィードフォワードタイプのネットワークの問題点
・時系列系のデータを正しく学習できない
単純に18個のコンテキストを使う学習で、CBOWモデルのコンテキストが10個までだったら、正しく答えられない。
・CBOWモデルは、単語の並びが無視されてしまう
循環するニューラルネットワーク
・ループする経路(閉じた経路)を持ち、隠れ状態を内部に記憶できる
・RNNレイヤを展開すると、複数のニューラルネットワークが繋がった状態とみなすことができる。
・RNNレイヤに対する誤差逆伝播法も行える:BPTT
弱点:時間サイズが長くなると逆伝播時の勾配が不安定になる
・Truncated BPTTで解決
逆伝播のつながりを一定間隔で断ち切る。
※順伝播はそのまま変えない
RNNLM(LAnguage Model)の実装、学習と評価
※パープレキシティ(予測性能の良さ)の評価

6.ゲート付きRNN
前章RNNの問題点
・時系列データの長期の依存関係をうまく学習できない
勾配消失、または勾配爆発がおきてしまう
理由:行列の値を規定回数分乗算しているため、データが大きいと乗算回数が多くなり、1より大きいと指数的に増加し、1より小さいと指数的に減少するため、長い依存関係になるとオーバフロー、または0になり正しく計算できない。
勾配爆発対策
・勾配クリッピング
勾配消失対策
・ゲート付きRNN(ゲート:開くか閉じるかだけでなく、どの割合(0.0~1.0)で開くかをコントロールする)
代表的なアーキテクチャ
LSTM
・inputゲート
・forgetゲート
・outputゲート
GRU
LSTMの実装
LSTMのさらなる改善
・LSTMレイヤの多層化
・Dropoutによる過学習の抑制
訓練データを増やす
モデルの複雑さを減らす:正則化
・重み共有
より良いRNNLMの実装

7.RNNによる文章作成
時系列データを別の時系列データに変換するモデルとしてのseq2seq
・RNNを2つ組み合わせたもの
seq2seqの実装と学習と評価
seq2seqの改良
・入力データを反転させて学習させると学習効率が格段にあがる
・覗き見(Peeky):重要な情報を複数レイヤで共有させる

8.Attention
seq2seqを更に強力にする「注意機構(attention mechanism)」
・重要な情報に注意を向けさせる
・seq2seqには問題点があり、入力分の長さに関わらず、出力が固定長のベクトルである。そのため、必要な情報が収まり切れなくなる。
改良
・Encoder:LSTMレイヤの隠れ状態のベクトルをすべて利用できるようにする
・Decoder:
Weight Sumレイヤ Encoderから出力されたhsをすべて活用できるようにする
Attention Weightレイヤ 各単語の重要度を表す重みを利用してコンテキストベクトルを得る
Attention付きseq2seqの実装、学習と評価

付録A.sigmoid関数とtanh関数の微分

付録B.WordNetを動かす

付録C.GRU

以上。

5つ星のうち 5.0文系エンジニアです。

(参考になった人 8/11 人)

文句なしです。
まずすべてのサンプルコードが100%動きます。この一番大事なところ、他の技術本は反省してほしいです。けして安くない買い物なのですから。
(1箇所だけ、8章のtrain.pyの12行目をコメントアウトしないと動きません。`# from ch07.peeky_seq2seq import PeekySeq2seq`)

説明わかりやすいです。多く添付されている図がこれまた非常にわかりやすいです。
ひとつの誤字脱字もありません。フリーレビューという形をとったそうですがやはりそのおかげでしょうか。

本書の最後に査読者として数十人のお名前が載っています。そのことかもしれません。

AIの仕組みが、いやディープラーニングですか。その仕組みがよくわかりました。これは“Intelligence”ではありませんね。各社がAIといわずにCognitiveサービスとしているのがよくわかります。

高校数学Ⅰで諦めた文系エンジニアとしてアドバイスです。
本書を修了するには前作の5章まで理解する必要があります。
そして前書を理解するには微分積分と、行列の積(線形代数の分野)を理解する必要があります。(三角関数は飛ばしていいかもしれません)
わたしはひとつづつ潰していきましたが、別に試験の問題を解く必要はないので把握するだけなら時間があれば1〜2ヶ月で終わります。
プログラミング経験があればPythonは前書の1章の指南だけで事足ります。

チャットボットに自動対応を組み込む必要があり、その素地としてサイコーでした。

ゼロから作るDeep Learningに引き続き読書会を企画しています。前著は Deep Learningの入門として断凸でした。
pythonに馴染んでいない人でも、著者の跡を辿れると理解できると思いました。前著では、Pythonの導入、操作の仕方に馴染んでいない方は次第に足が遠のいたような気がしました。読書会では後付けですが、Pythonの導入、操作上の壁を整理しました。また、生命科学、社会科学における統計・確率の扱いに慣れていないと、過剰な期待を生むということもわかりました。
正解のある分野では、人間の能力を超えることができることは確認できました。

自然言語のように正解のない分野での、人間の能力を超える処理の判定基準がまだ見えていません。また、日本語情報処理に固有な文字コード、文字フォント、英語のような大量データの欠乏、複数の発音などの課題にどこまで対応できるかの指針が見当たっていません。また本書のデータと前作のデータを利用した文章評価なども見つけられません。

Matty式マッサージが自宅でできる! 脂肪とり! むくみとり! こりとり! 解毒棒

最近足が夕方ダル重いなぁと思っていたら小さな静脈瘤発見、慌ててマッサージを開始するも手が痛い、そんなときに見つけたのがこちらの商品でした。静脈瘤と言っても本当に小さな血管が浮き上がって見えるものですが、始めが肝心という事でマッサージは問題ないと医師の判断を貰って手で足を揉むようになったのですがとにかく手が疲れるし、意外とちゃんと左右同じように揉めないなぁ、なんとなくあと一歩踏み込んできちんと血行を良くしたいなという時にこのなんてことのない見た目の棒がすごい。よく考えられた形なのが分かります。マッサージ器具色々、それこそ100円均一店にもローラーだのなんだのありますが、これの出来には感心しました。

私はとにかく膝から下がだるかったのですが、これで腰から下をしっかりリンパに流すように下から上へ、ひざ裏、また、太ももから足の付け根とマッサージすると翌朝本当に楽です。マッサージの仕方についても、本にきちんと分かりやすく棒のどの部分を使うかまで載っていますので迷うことはないです。お風呂で石鹸などを使って滑りを良くして使うのも良いですし、または、お部屋で好きなマッサージクリームやオイルを使ってでも大丈夫。私はマッサージクリームはOPI(オーピーアイ) プロスパ モイスチャーホイップ マッサージクリーム 118mL や、ジョンソンボディケア ミネラルジェリーローション 200g などを使っています。棒は平たく軽いので旅行に持って行っておいてもよさそう。お勧めします。

普段からマッサージはよく行っていました。
カッサや外資化粧品メーカーのマッサージツール等購入して使ってみたものの、あまり力が入らない、構造的に衛生面が気になる等の理由で使わなくなり、手で行なっていました。

知り合いからこちらの商品を紹介してもらい、気軽に試せるお値段だったので購入。

結論。買ってよかった!
一番効いているのは、お腹と腕です。
自分の手ではなかなか力を入れにくい部位も、この解毒棒を使うことで、グイグイ押せる、というか流せる!
腕の外側や脇腹、腰から背中へのライン等、出産後たるんだまま放置していたお肉が日に日にスッキリしてきました。


また、下腹から肋骨にかけてマッサージすると、お腹のコリ?がほぐれます。これが、とても気持ちいい!
他にも、足や顔のむくみ解消等、コリをほぐしてリンパを流す、がとても簡単に行えます。

シンプルな構成で、衛生管理が簡単なのも良いです。

脂肪を分解する成分、引き締まる成分が入った高いクリームを使って自分の手でマッサージしていた頃より、それらのクリームの1/3の値段のホホバオイル+解毒棒の方が効果があります。

5つ星のうち 4.0気持ちいい…けど!

(参考になった人 18/22 人)

商品説明の通り、親指と人差し指の黄金カーブで施術されているような感覚で、本当に気持ちいいです。 自分の症状に合わせ、どこをどうやって揉むと効果的なのかもきちんと説明されており、写真付きでわかりやすいです。 ふくらはぎのむくみやダルさ解消に買い、実際に効果を実感しました。 だが、しかし! 買ってから1年。 だんだんと、自分でやるのがめんどくさくなりました(^_^;)結局のところ、「誰かにやってもらいたい」や、「電動欲しい」という欲が膨らんでいきます。

KARCHER ケルヒャー 高圧洗浄機 サイレント 1.601-449.0 K3SLB/6【西日本 60Hz専用】

使用し始めて8年過ぎましたが、ノーメンテで元気に使用しています。

これまでの経験から以下に用途別の評価を記します。評価は◎〇△×の4段階です。
・車庫、家周りのコンクリート土間の汚れ落とし(◎)
・年末大掃除の際の窓ガラス清掃(〇)
・車庫屋根のポリカーボネートについた汚れ(×)
・車庫のアルミ柱(×)
・ベランダの床清掃(◎)
・洗車(△)
・浴室の掃除(△)

コンクリート面や浴室のカビなどとてもよく落ちます。

ただし、浴室で清掃する場合、目地のシーリングが破れて飛び散るので注意が必要です。

不得意なところとして、ポリカーボネートやアルミに対してはあまり効果はありません。洗車についても、車体についた泥を完全に落とすことはできません。ただし、シャンプー後に車に付いた泡を吹き飛ばす効果はあります。また、車体下の洗浄にも効果を発揮します。

ケルヒャーは、家の外の洗浄に大変役に立っています。自動掃除機のルンバと同じくらい良い買い物ができたと感じています。

5つ星のうち 5.0想像を超えた静かさ

(参考になった人 0/0 人)

以前に持っていた高圧洗浄機は、ご近所さんに迷惑になるなぁと感じつつも利用していました。 しかし、名前の通り音がとにかく静か!!驚きました。 こんなにも静かで力強く掃除ができるのであればもっと早くに購入をしておけばよかった・・・ 玄関・壁・車等々それぞれの用途に合わせて利用でき使い勝手が非常に良いです。 値段もホームセンターで買うよりかなり安いので購入はアマゾンがオススメです。

5つ星のうち 5.0これは良い買い物!

(参考になった人 1/1 人)

値段 水力 使いやすさ完璧です! この値段で買えて良かったです! 3台位高圧洗浄機使ったけど、音が静かですね! ただ少し思いです!あとジョイントホースはそこら辺に売ってるやつで良いです!(笑)

機械』の解説 by はてなキーワード

活動を優位にする人工の道具、また、そこから発展した概念。

機械』by Google Search

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