現代数学の系譜工学物理雑談古典ガロア理論も読む63

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69: 現代数学の系譜雑談古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [sage] 2019/03/31(日) 23:41:35.10 ID:pd4YzCEG(24/25) AAS
東京大学理学部数学科 (2006/04 ? 2010/03)
↓
東京大学情報理工学系研究科数理情報学専攻 (2010/04 ? 2012/03)
東京大学情報理工学系研究科の博士課程 (2016/4 ? 現在)
http://www.beam2d.net/ja/
得居誠也
(抜粋)
得居誠也（とくいせいや）はPreferred Networksのリサーチャーです．また，東京大学情報理工学系研究科の博士課程にも在籍しています．得居は東京大学情報理工学系研究科数理情報学専攻で2012年に修士号を取得し，現在は深層学習フレームワーク Chainer のリード開発者をしています．現在の主な研究・開発対象は深層生成学習および深層学習におけるソフトウェア設計やプログラミングモデルです．

学歴
東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 (2016/4 ? 現在)

指導教員：佐藤一誠講師
東京大学情報理工学系研究科数理情報学専攻 (2010/04 ? 2012/03)

研究テーマ：機械学習，最近傍探索，自然言語処理
修士論文：Learning Hash with Sequential Buckets Partitioning（逐次的なバケット分割によるハッシュの学習）
指導教員：中川裕志教授
東京大学理学部数学科 (2006/04 ? 2010/03)

栄光学園中学・高等学校 (2000/04 ? 2006/03) 54期生

受賞
得居誠也. Deep Learningのフレームワークの開発. ソフトウェアジャパンアワード 2017, 情報処理学会, 2017.

ソフトウェア
Chainer: 深層学習のフレームワーク (2015/04 ? 現在)

原作者，開発リーダー
公式サイト, GitHub リポジトリ

スキル
プログラミング： C++/Python（常用）, CUDA/C
コミュニケーション：日本語（母語），英語 ◎
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b)

78: 現代数学の系譜雑談古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/04/01(月) 10:33:20.10 ID:8klxyqsn(2/9) AAS
コテとトリップ抜けたな（＾＾

https://ja.wikipedia.org/wiki/Python
Python

目次
1 概要
1.1 特徴
1.2 動作する計算機環境 (platform)
1.3 実装

Pythonは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムが開発した。名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』である。Pythonという英単語が意味する爬虫類のニシキヘビがPython言語のマスコットやアイコンとして使われている。

Pythonはインタプリタ上で実行することを前提に設計している。以下の特徴をもっている:

動的な型付け
ガベージコレクション
マルチパラダイム
モジュール、クラス、オブジェクト等の言語の要素が内部からアクセス可能であり、リフレクションを利用した記述が可能。

データサイエンスおよび数値計算用途
TensorFlow などのライブラリにより GPU 上で高速に計算するライブラリも充実している。

JetBrains とPythonソフトウェア財団による共同調査によると、2017年10月現在、最も主要な用途は何かというアンケートで、用途の27%がデータサイエンス（そのうち18%がデータ解析、9%が機械学習）である[10]。

87(1): ◆QZaw55cn4c [sage] 2019/04/01(月) 18:56:54.10 ID:hMfnj/DG(2/3) AAS
>>83
＞ヘルマン・グラスマンに因んで
古代語を好んでやっている私としては、こういうところにグラスマンの名前をみるとうれしい、この人はたしかサンスクリットの人だったかと

104(2): 現代数学の系譜雑談古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/04/02(火) 07:25:59.10 ID:SCg9oton(5/14) AAS
>>93
>なお、テンソルフローのテンソルは、レヴィ＝チヴィタなどの古代語のテンソルの方で、現代語の抽象化されたテンソルとは違うようですね（＾＾

参考
https://udemy.benesse.co.jp/ai/tensorflow.html
Udemy メディア
AI・機械学習
2017/12/26
【TENSORFLOW入門】特徴や使い方をわかりやすく解説！
(抜粋)
TensorFlowの１番の特徴は、ニューラルネットワークの構築、訓練ができるシステムの要求に応えられる点です。
ニューラルネットワークとは、私たち人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）のつながりを数式的なモデルで表現したものです。
TensorFlowの特徴として挙げられるのは、データの読み込み、前処理、計算、状態、出力といった処理に対してテンソルを扱っている点です。（テンソルについては後述します。）
そして、一貫して「データフローグラフを構築して処理すること」を想定してつくられている点も大きな特徴です。

https://ja.wikipedia.org/wiki/TensorFlow
TensorFlow（テンソルフロー)とは、Googleが開発しオープンソースで公開している、機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリである。
目次
1 概要
1.1 Intel CPU向け
1.2 モバイル機器向け
1.3 Eager Execution for TensorFlow
2 応用
2.1 「CeBIT 2017」における展示
3 関連項目
4 脚注
5 外部リンク

146(1): １３２人目の素数さん [sage] 2019/04/03(水) 20:43:15.10 ID:/EzjfeWq(1) AAS
>>144
ばらまいてるなあw
イオン銀行なら更に500円か・・

167: １３２人目の素数さん [sage] 2019/04/04(木) 21:31:25.10 ID:91pvl/lT(4/9) AAS
＞有限（the number of boxes is finite）とぼかして、独立同分布（IID)では当てられないと示唆している。
ぼかしてとは？
有限だと時枝解法が使えないから当てられない。
つまり時枝記事の正しさを補強している。
馬鹿丸出しｗ

172: 現代数学の系譜雑談古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/04/04(木) 22:01:02.10 ID:hFp2DFfY(3/3) AAS
>>33

つづき
まあ、時枝記事が言っているのは、箱に”ホワイトノイズ”で生成される値を入れたとして、箱の並べ変えと同値類を使って、
ある箱の”ホワイトノイズ”で生成される値が、99/100の確率で的中できるという話しなんだけどね
まあ、ともかく>>21を実行してください。そうすれば、大学のプロ教員から、「なにが正しいか」を教えて貰えるからね！！（＾＾

>独立同分布（IID)は、仮定つまり与件です。これは覆せない！（＾＾
>まあ、”独立同分布（IID)”が、ピンと来ていないんだろうね。それは、大学教程の確率論・確率過程論を学べば分るが、”落ちこぼれ”には理解できないんだろうね

仮定つまり与件は、当たり前だが、数学的な推論をいくら並べても、これを覆すことはできない。もし、矛盾が生じるなら、推論が間違っているか、前提が間違っているかだ
ところで、独立同分布（IID)の仮定は、大学の確率過程論で、正しいと認められているので、矛盾が生じるなら、推論が間違っている
なお、高校レベルの確率論で、大学レベルの確率論・確率過程論を覆すことはできない。これもまた自明だ
これが分からない人は、>>21を実行ください。はよやれ！（＾＾

191(1): 現代数学の系譜雑談古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/04/05(金) 13:56:49.10 ID:VayTWyHw(9/15) AAS
>>184 追加

ind-object：インド象？ｗ（＾＾
https://ncatlab.org/nlab/show/ind-object
nLab
ind-object Last revised on April 12, 2018
Contents
1. Idea
2. Definition
As diagrams
As filtered colimits of representable presheaves
3. Examples
4. Properties
The category of ind-objects
Recognition of Ind-objects
Functoriality
The case that C already admits filtered colimits
5. Applications
6. In higher category theory
In (∞,1)-categories
7. Related concepts
8. References
(抜粋)
1. Idea
An ind-object of a category C is a formal filtered colimit of objects of C. Here “formal” means that the colimit is taken in the category of presheaves of C (the free cocompletion of C). The category of ind-objects of C is written ind-C or Ind(C).
Here, “ind” is short for “inductive system”, as in the inductive systems used to define directed colimits, and as contrasted with “pro” in the dual notion of pro-object corresponding to “projective system”.

Their ind-categories contain then also the infinite versions of these objects as limits of sequences of inclusions of finite objects of ever increasing size.

Moreover, ind-categories allow one to handle “big things in terms of small things” also in another important sense: many large categories are actually (equivalent to) ind-categories of small categories.
This means that, while large, they are for all practical purposes controlled by a small category (see the description of the hom-set of Ind(C) in terms of that of C below). Such large categories equivalent to ind-categories are therefore called accessible categories.

8. References
Ind-categories were introduced in

http://sage.math.washington.edu/home/wstein/www/home/craigcitro/sga4/Grothendieck/SGA4/sga41.pdf
Alexander Grothendieck, Jean-Louis Verdier in SGA4 Exp. 1 pdf file

つづく

369(2): 現代数学の系譜雑談古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE [] 2019/04/08(月) 15:12:29.10 ID:kGdAvHWD(11/13) AAS
>>368

つづき

こうした力をまんべんなく持っている人ほど、複雑な課題を解決できる人だと思うのです〈別図版2参照〉。
https://limo.media/mwimgs/d/f/-/img_df29c0f590a4ab0387b6f642f41e386b76245.jpg

AIに使われる側か、AIを使いこなす側か

先の見えない現代では、思考体力をまんべんなく鍛える必要がありますし、そのために数学は最適なツールです。数学には、「問題を解決する最強の武器」であり、「社会人として必要な思考体力を身につけるための脳トレ」という大事な意味があるのです。しかも、一般的な社会人であれば、身につけて役に立つのは、ほぼ「中学数学レベル」だけでOK。そう難しいことはありません。

これからはAIがどんどん進化していき、数学的なことはすべて処理してくれるというイメージがあるかもしれませんが、結局、AIだって人間がプログラムしなければ動きません。AIに使われる側になるか、AIを使いこなす側になるかは、「思考体力」を鍛えられるかどうかにかかっているといえるのです。
(引用終わり)
以上

856(3): １３２人目の素数さん [] 2019/04/22(月) 19:04:06.10 ID:ucJMCP/q(3/4) AAS
>>854
誤りがあるなら具体的に指摘してごらん

920: １３２人目の素数さん [sage] 2019/04/23(火) 23:30:32.10 ID:d4hWjcoH(14/15) AAS
>>918
いや、お前の方がアサッテだろ

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