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クレジットカード更新

最も使うクレジットカードの期限が更新されるので、それにまつわる手続きをしていました。自動引き落としがかなりあるので、時間を取られました。

ほぼ終了しましたが、何点か思うところがありました。

1)東京電力と東京ガス。ともに、「お客さま番号」というのが必要なのですが、東京ガスは、ウェブで住所を入れれば必要な情報が取れます。結局のところ、ウェブで手続きが簡単に終了。東京電力はというと、検針票が届かなければ手続きができないです。それで、いつ検針票が届くのかを調べてみたのですが、よくわかりませんでした。

2)「期限が切れます」と通知が来たのが、日本の通信会社と海外の決済会社です。前者は郵便で来て、それを送り返しました。手続きに一カ月程度かかるとのこと。したがって一度くらいは自前での振り込みになりそうです。後者はというと、メールで案内が来て、既存クレジット情報の期限だけを変えれば完了。きわめて簡単でした。

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基本的には、クレジットカードは自動更新されることが多いので、そのまま何もしなくても使えて欲しいのですが、なにかそうしてはいけない事情があるのでしょうか。よくわかりませんでした。
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最小二乗法

行列による、最小二乗法の解法について、記しておきます。

E = |y - Ax|2 = (y - Ax, y - Ax) --- (1)

とします。式(1)を計算すると、

E = yTy - yTAx - (Ax)Ty + (Ax)TAx
= yTy - (yTAx)T - xTATy + xTATAx
= yTy - xTATy - xTATy + xTATAx
= yTy - 2xTATy + xTATAx --- (2)

スカラの転置は変化しないという、'transpose trick'を使いました。

dE/dx = -2ATy + 2ATAx = 0 --- (3)

と計算し、式(3)をxについて解くと、

x = (ATA)-1ATy --- (4)

と計算できました。

Backpropagation

Backpropagation、最近ある方に説明する機会がありましたので、見直していました。

合成関数の微分がわかれば、基本的にはわかるのですが、やはりややこしいです(添え字がたくさん出てくる)。以下、私なりの注意点です。

1.出力層のエラーだけは、個別に考えます。これは適切なエラー関数を考えてやると、(出力)マイナス(教師データ)、という極めて簡潔な表現となります。回帰しかり、分類しかり(2クラスでも多クラスでも)。

2.各ノードは、前半と後半に分けて考えます。この関係が、活性化関数。これの微分が入ることに注意。もっと言えば、これが「勾配消失問題」の元凶。

3.エラー関数をノード前半の値で微分した量を、PRMLではδと記していますが、この量を理解することが重要。慣れれば便利です。ノード前半での微分なので、活性化関数の微分が含まれます。

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アルゴリズムとして整理されているのは、やはりPRMLです。同書の、5.3. Error Backpropagationの情報がすべてです。または、"Deep Learning"の、Algorithm 6.4ですね。

I am a lifelong learner. (2)

FBのbio記述がまだだったので、何か書こうかな~と思っていたら、以下の言葉を思い出しました。

I am a lifelong learner.

これは、オーストラリア女性Jさんから教えてもらった言葉です。経緯はこちら。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-2019.html

かっこいいし、シンプルなので、気に入ってます。

これは教えてもらった言葉なので、勝手に使うのは気が引けると、Jさんに連絡しました。結果として、JさんとはFBフレンドになりました。

二項分布 (5)

二項分布 Bin(n, p)の分散は、np(1-p)です。

正攻法でやってみようと、以下の式を自力で計算してみました。

Σ(r-np)2nCrpr(1-p)n-r --- (1)

これはかなり大変でした。一時間くらいかかりました。平均の導出で使ったテクを駆使します。詳細はおいといて、最後に3つの項が出てきます。すなわち、

σ2 = np2(n-1) + np - n2p2 --- (2)

式(2)を整理すると、

σ2 = np(1-p) --- (3)

が得られます。つかれました。

Cholesky分解

Cholesky分解、有名ではありますが、いままであまり意識していませんでした。

"Deep Learning"本、20.10.2 Differentiable Generator Netsにて、Cholesky分解の使い方が出ていました。正規化された正規分布からのサンプリングzに対して、これを平均μ、共分散行列Σの正規分布からのサンプリングxに変換したい場合、ΣのCholesky分解をLとすると、

x = μ + Lz --- (1)

で計算できます。これは一変数の場合の多変数拡張です。Lは標準偏差に対応するというわけです。いまさらですが、なるほど。

スピリタス

先日、某C社某M氏と、品川で飲んでいました。

私があることをお願いしたのがきっかけですが、そのかわりに、お酒をいただきました。私が頼んだので、私が何かをもらう理由はないのですが(逆はある)、ありがたくいただきました。

これは梅酒です。二本いただきましたが、一本は、スピリタスというお酒で漬けています。スピリタスというのを私は知らなかったのですが、これは、世界で最もアルコール度数が高いものだそうです。ポーランド産で、96度あります。

後日、チェコで研究していた数学者S氏と同じお店で飲んでいたのですが、その話をすると、S氏はスピリタスをご存知でした。さすが旧東欧仲間です。

SIGGRAPH[ASIA]2018

SIGGRAPH ASIA 2018、期間は2018年12月4日~7日。東京国際フォーラムにて、すでに始まっています。

私はというと、今回は諸事情でパスしました。ほとんど行けそうになかったことによります。残念です!

知人が多数参加していますので、後日内容を聞きます。SIGGRAPHメンバなので、論文等は手に入ります。

Project Plan 365 (2)

"Project Plan 365"、購入いたしました。日本円で15,200円(129.99USD)。

操作感は、MS projectとほぼ同じ。というか、実際に同じものではないかと疑います(開発元が同じ?)。

第35回TAMAハーフマラソンat FUTAKOBASHI顛末記

第35回TAMAマラソンat Futakobashiを走りました。2018年12月1日、ハーフです。

前回のリベンジです。その顛末はこちらです。

http://kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-2134.html

当日は快晴。天気のよいのは好きですが、少し暑いかも。

16キロ付近までは2時間を切るペースで進みましたが、あと5キロでダレました。前回のような故障はなかったのですが、単にバテたということです。最近走る距離が少ないので、当然の結果です。

記録は、2時間7分。悪いですが、少なくとも前回の大ワーストは塗り替えました。これが目的での参加。
プロフィール

加納裕(かのうゆたか)

Author:加納裕(かのうゆたか)


[略歴]
1983年3月東京工業大学工学部機械物理工学科卒業
1983年4月(株)図研入社
1987年1月同社退社
1987年2月(株)ソリッドレイ研究所を6名で設立、取締役
1994年3月同社退社
1994年4月(株)スリーディー入社
1996年10月同社取締役
1999年12月上海大学兼務教授
2002年10月同社代表取締役
2009年9月ものつくり大学非常勤講師~現在
2009年10月同社代表退任/退社
2010年1月ソフトキューブ(株)入社~現在(技術顧問)
2017年4月湘南工科大学非常勤講師~現在


[業界団体・学会活動]
電気学会・第三期次世代インタラクティブディスプレイ協同研究委員会(幹事)/最先端表現技術利用推進協会・アカデミック部会(旧:三次元映像のフォーラム)(副部会長)/日本バーチャルリアリティ学会ハプティクス研究委員会(委員)/ACM・SIGGRAPH(Professional Member)/情報処理学会(正会員、CVIM会員)/3Dコンソーシアム(賛助会員)/3DBiz研究会(個人賛助会員)/URCF(特別会員)

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前職:立体映像産業推進協議会(幹事)/日本バーチャルリアリティ学会・論文委員会(委員)


[資格]
TOEIC805点
数学検定1級(数理技能)
中型・普自二免許
サッカー4級審判員

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