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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73: 現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む ◆e.a0E5TtKE  [sage] 2019/04/01(月) 06:57:14.84 ID:XaItjfXH

参考
https://ja.wikipedia.org/wiki/Chainer
Chainer
(抜粋)
Chainerは、ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースソフトウェアライブラリである。バックプロパゲーションに必要なデータ構造をプログラムの実行時に動的に生成する特徴があり[2]、複雑なニューラルネットワークの構築を必要とする深層学習で主に用いられる。
Python 2.x系および3.x系から利用でき、GPUによる演算をサポートしている。Preferred Networksの主導で開発が進められており、Preferred Networksが日本の機械学習系のベンチャー企業であることから、日本国内を中心として利用が広がっている。

初版 2015年6月9日（3年前）
リポジトリ github.com/chainer/chainer
プログラミング言語 Python
プラットフォーム Linux

応用
以下のような用途に利用可能。

顔認識
音声認識
被写体認識
画像検索
線画自動着色
自然言語処理

http://segafreder.hatenablog.com/entry/2017/08/15/154326
verilog書く人
2017-08-15
ディープラーニングフレームワーク開発競争に見る、ライブラリ国際競争の本質
(抜粋)
chainerはガラパゴスか？
ガラパゴスという言葉を正しく定義しないとこれを論じることは出来ないが、私としては（今のところは）NOというのが答えだ。

wikipedia(ガラパゴス化 - Wikipedia)にはガラパゴス化には独自仕様になるとか、世界標準から離れるとか、そういう意味があるが、chainerのデザインは他のディープラーニングライブラリにも影響を与えている。

独自進化をしながら外界には一切の影響を与えなかった、ガラパゴス諸島の生物たちとは違う。

ディープラーニングフレームワーク選びに迷ってる貴方へ

流行ってる奴使いましょう。
ハッカーや研究者はchainer使うのをおすすめします。
中は本当によくできてる。コードは隅から隅まで綺麗だ(MXNetは結構汚いとこあるし、tensorflowもあれ？と思うコードは散見する)。非常に勉強になる。ハックしやすい。ほぼPythonだからIDEでデバッグしやすい。
小回りが効くから新しい手法を試すにはいい。
バックエンドのcupyもAPIが増えてnumpy同然で使えるようになってきた。
勉強になる。癒される。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1553946643/73

74: 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) 07:16:18.15 ID:XaItjfXH

https://ja.wikibooks.org/wiki/Chainer
Chainer
メインページ > 工学
(抜粋)
概要
Chainerはディープラーニング用に開発されたオープンソースのフレームワークです。Pythonで動作し、実行にはCUDAが使われるため、Nvidia製GPUが必要です。
Chainerは複雑なグラフ構造を持つニューラルネットワークを自由に構築し、高速に動作することができます。

環境構築
ChainerはCUDAを使用します。まず、NvidiaのサイトからCUDAをダウンロードしてインストールしてください。
次にPythonが動作する環境を構築します。Windows7で動作させる場合は、WinPythonが便利なディストーションです。
WinPythonには主要なパッケージが既にインストール済みであり、新たにパッケージを入れる場合もWinPython Control Panelのウィンドウにパッケージをドラッグするだけで簡単にインストールすることができます。
ChainerのGitHubからダウンロードしたzipファイルごとWinPython Control Panelのウィンドウにドラッグし、Installをクリックするだけで環境構築は終了します。

試行
Chainerのzipファイルにはexampleフォルダが用意されています。 この中にサンプルコードが存在しているので、実際に動作させてみましょう。
カテゴリ: ソフトウェアのマニュアルPython

https://research.preferred.jp/2015/06/deep-learning-chainer/
Preferred Networks, Inc.
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました beam2d リサーチャー 2015-06-09
(抜粋)
こんにちは、得居です。
本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。

Chainer 公式サイト
GitHub ? pfnet/chainer
Chainer Documentation

Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。

Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+）
あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応
動的な計算グラフ構築による直感的なコード
GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能

ニューラルネットをどのように書けるか
次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。

なぜ今新しいフレームワーク？

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1553946643/74

75: 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) 07:24:15.43 ID:XaItjfXH

https://itpropartners.com/blog/11599/
IT/WEB系の起業家・フリーランスの背中を後押しする「アトオシ」
Python
AIエンジニアに必要なスキルや気になる年収って 最終更新日: 2018/07/12 16:14
(抜粋)
Contents
1 AIエンジニアの需要って？
2 AIエンジニアの年収って？
3 AIエンジニアに必要なスキルとは？
4 まとめ

日本は諸外国に比べて、ITエンジニア全体の地位が低く、報酬も低いとされます。

AIエンジニアにおいても、諸外国並みの好待遇を得られる保証はありません。

が、現在、特に大きな資金を投入して、AI開発に力を入れてエンジニアの獲得に取り組んでいる日系企業の多くは、日本を代表するような大企業です。

例えば、SONY、富士通、日立製作所、三菱東京UFJ銀行、三井住友銀行、トヨタ自動車、そういった大企業がAI開発に乗り出しています。

その企業的には“普通の年収・待遇”であっても、世間一般の標準からすれば、決して低くないどころか、好待遇であることは容易に想像できます。

トヨタ自動車は大卒以上であれば、通常、30代半ばで1000万円に届くといわれています。

日立製作所(大卒以上)や三井住友銀行などのメーカー系や金融系でも40代〜50代でしかるべき地位に就いて1000万円プレーヤー入りのようです。

従業員に年収1000万円以上支払う文化がすでにある企業であれば、会社の経営に大きな影響を与えてくれると考えられる優秀なAIエンジニアに対しても、年収1000万円以上提示することも十分考えられます。

日本でも「ZOZO TOWN」の運営会社であるスタートトゥディのグループ会社、スタートトゥデイテクノロジーズが最高1億円の報酬を掲げてAIエンジニアを募集したことが、話題となりました。

「7人の天才と50人の逸材」募集と銘打ったこのキャンペーンは、天才と認められたAIエンジニアは1000万円〜1億円、逸材と認められたAIエンジニアは400万円〜1000万円で採用するというものです。

それぞれ人数制限があり、天才は7人まで、逸材は50人までとなっています。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1553946643/75

93: 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) 21:07:45.30 ID:XaItjfXH

>>87
>＞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

C++さん、どうも。スレ主です。
確かに、「サンスクリットの研究を行った」（下記）とありますね
なお、アルベルト・アインシュタインの友人であり同級生のマルセル・グロスマン（Marcel Grossmann という人もいて、日本人にはまぎらわしい
アインシュタインのテンソル解析の先生役をしたという
関連で、ゲオルグ・アレクサンダー・ピックという人がいます
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（＾＾

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%98%E3%83%AB%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%83%9E%E3%83%B3
ヘルマン・グラスマン
(抜粋)
ヘルマン・ギュンター・グラスマン（Hermann Gunther Grasmann, 1809年4月15日 - 1877年9月26日）はドイツの数学者・物理学者・言語学者。

まず数学を研究し、現在グラスマン代数と呼ばれる成果をあげたが、時代に先んじていたため認められなかった。しかし他の分野でも才能を開花させ、色彩論および言語学においてそれぞれグラスマンの法則と呼ばれる業績を残した。

数学で受け入れられないことが明らかになると彼は言語学に転進し、ドイツ語文法に関する書物を著し、民謡を収集するとともに、サンスクリットの研究を行った。特に『リグ・ヴェーダ』の翻訳および『リグ・ヴェーダ辞典』は文献学者の間で高く評価され、これによって1876年、テュービンゲン大学から名誉博士号を授与された。

数学における業績
グラスマンは父の出したアイディア（「A1」に引用されている）に基づいて新しい形式の「積」である外積（ドイツ語で auseres Produkt または kombinatorisches Produkt）を導入した。「A1」の目的は数学全般に新たな基礎を与えることにあって、まず哲学的で一般的な定義から始めている。
「A1」はアフィン空間を、「A2」はさらに計量を伴う空間を扱っている。この理論は現在グラスマン代数（外積代数）の名で呼ばれるものに発展し、線形代数やテンソル代数の基礎ともなっている。

つづく

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1553946643/93

94: 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) 21:08:27.62 ID:XaItjfXH

>>93

つづき

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%82%BB%E3%83%AB%E3%83%BB%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%82%B9%E3%83%9E%E3%83%B3
マルセル・グロスマン
マルセル・グロスマン（Marcel Grossmann, 1878年4月9日 - 1936年9月7日）は、ハンガリーのブダペスト出身の数学者。

アルベルト・アインシュタインの友人であり同級生として知られる。

彼はチューリッヒにあるチューリッヒ工科大学の数学科画法幾何学専攻の教授となった。一般相対性理論の発展に必用不可欠な方法としてリーマン幾何学の重要性をアインシュタインに説いたのはグロスマンであった。

アブラハム・パイスの著書によればグロスマンはテンソル理論についてアインシュタインに対してよき相談者であった。相対論の研究者達はグロスマンの物理学への貢献を賞賛して、3年ごとに開催される国際会議の名前を「マルセル・グロスマン会議」（Marcel Grossman meetings；略称MG）とした。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B2%E3%82%AA%E3%83%AB%E3%82%B0%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%AC%E3%82%AF%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%83%94%E3%83%83%E3%82%AF
ゲオルグ・アレクサンダー・ピック
ゲオルグ・アレクサンデル・ピック（ドイツ語: Georg Alexander Pick, 1859年8月10日 ? 1942年7月26日）はオーストリアの数学者。

1911年、ピックは、当時プラハ・ドイツ語大学と称されていたカール・フェルディナンツ大学で、アルベルト・アインシュタインを数理物理学の教員に指名した委員会の座長だった。
ピックはアインシュタインに、イタリアの数学者グレゴリオ・リッチ＝クルバストロ(Gregorio Ricci-Curbastroやトゥリオ・レビ・チビタ(Tullio Levi-Civita)の絶対微分学の業績を紹介したが、これは、その後1915年にアインシュタインが一般相対性理論の定式化に成功する一助となった。

つづく

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1553946643/94

96: 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) 21:35:30.36 ID:XaItjfXH

>>88
>「ドワンゴ人工知能研究所」が閉鎖
>https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1904/01/news138.html

それは、人工知能（AI）が、稼ぎに直結できなかったことよりも、「有料会員大幅減でニコ動が赤字転落」ってこと
「YouTube（ユ−チューブ）」をはじめとする無料の動画ストリーミングサービスにやられたってこと
夏野剛社長に代わって、これからどう立て直すのか、注目しています（＾＾；

https://toyokeizai.net/articles/-/221468
ニコ動､｢V字回復シナリオ｣の厳しすぎる現実
有料のプレミアム会員は1年で36万人減少
長瀧 菜摘 : 東洋経済 記者 2018/05/19

「頼みの策を外したら、今年度の決算は目も当てられない状況になるのでは」。あるIT企業の幹部はそうつぶやく。東京証券取引所一部に上場するカドカワの“超強気”な業績予想が、業界をざわつかせている。

カドカワは2014年、出版社のKADOKAWAとネット企業のドワンゴが統合して発足した持ち株会社だ。同社は5月10日に2018年3月期決算を発表。売上高が2067億円と前期比でほぼ横ばいとなった一方、営業利益は同6割以上の減益となる31億円に沈んだ。

同時に発表した2019年3月期の業績予想では、売上高2310億円（前期比11％増）、営業利益80億円（同154％増）という驚異のV字回復シナリオを掲げた。

有料会員大幅減でニコ動が赤字転落
昨年度特に足を引っ張ったのが、ドワンゴの手掛けるウェブサービス事業だ。収益柱の動画共有サービス「ニコニコ動画」では、1年間で有料会員（月額540円）が243万人から207万人へと、36万人減少。この影響で、同事業の年間営業利益は10億円超の赤字に転落した。

2007年のサービス開始以来、サブカル分野で独自の立ち位置を築いてきたニコニコ動画だが、近年はその勢いをすっかり失っている。有料会員数は2016年1〜3月期に過去最高となる256万人を記録し、9月まで水準を維持。だが同年10〜12月期以降、四半期ごとに5万人ペースの減少が続いている。「YouTube（ユ−チューブ）」をはじめとする無料の動画ストリーミングサービスが複数台頭してきたためだ。

つづく

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1553946643/96

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