![GPUがディープラーニングで用いられる理由を解説 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/539b82db183f1d8579b7d9882ec2b17bb0b72c5c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-f625e957b80c4bd8dd47b724be996090.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9R1BVJUUzJTgxJThDJUUzJTgzJTg3JUUzJTgyJUEzJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJThCJUUzJTgzJUIzJUUzJTgyJUIwJUUzJTgxJUE3JUU3JTk0JUE4JUUzJTgxJTg0JUUzJTgyJTg5JUUzJTgyJThDJUUzJTgyJThCJUU3JTkwJTg2JUU3JTk0JUIxJUUzJTgyJTkyJUU4JUE3JUEzJUU4JUFBJUFDJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkNtaWRkbGUmcz04Mjk4ZDdkNmNiNzgyMjI5NGRhMWM3MTc1ODQyMWIxOQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D151%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwa2F6dXBjJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz03NjNmMWU2NDhkOGJhOWJhMDFiOWVhYmU1NjczODgyMg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D82580ab2213a0bd930c0fc5e6860b81b)
class Levenshtein: #ここで配列を立ち上げて、初期値を入れる def initArray(self,str1,str2): distance = [] for i in range(len(str1)+1): distance.append([0]*(len(str2)+1)) distance[i][0] = i for j in range(len(str2)+1): distance[0][j] = j return distance #セルに値を入れる def editDist(self,str1,str2,distance): dist = [0]*3 for i in range(1,len(str1)+1): for j in range(1,len(str2)+1): dist[0] = distance[i-1][j-1] if str1[i-1]==s
フィボナッチとは、イタリアの数学者のレオナルド・フィボナッチが唱えた「フィボナッチ数列」のことです。 相場の世界では、フィボナッチ数列を応用した「フィボナッチ・リトレースメント」というテクニカル分析があり、フィボナッチ比率に基づいた23.6%、38.2%、50.0%、61.8%、76.4%の比率に注目すると、値動きが読みやすくなります。 いわば、このフィボナッチは、価格の「支持帯」と「抵抗帯」を予測するテクニカル分析の一つです。特にFXでは、トレンドが発生しても一直線に進み続けることはなく、必ず上下動しながら、「押し目」と「戻し」を形成します。 そして、フィボナッチを使うと、押し目や戻しがどこで発生するかが予測しやすくなります。 そこで、この記事では、フィボナッチの引き方や基本的な役割を説明し、その後、どのような使い方で利益を出すのか、トレード戦略まで具体的に解説しています。ぜひ参考にして
2021.03.30 情報量は「場合の数」の比を対数化したものである(情報の分野で、対数底として 2 を用いる)。例えば、コドンを一つ想定したとき、単にコドンと言われると、その取りうる場合の数は 4×4×4 = 64 通りとなる。次に、「コドンの 1 番目の塩基は T です。」という情報が得られたとする。この情報を知った後、コドンの取りうる場合の数は 1×4×4 = 16 通りになる。「コドンの 1 番目の塩基は T です。」という情報を知る前は 64 通り、知った後は 16 通りになる。このとき、「コドンの 1 番目の塩基は T です。」という情報の情報量は log(64/16) = 2 のように計算される。このように、情報量はある情報を「知る前の場合の数」と「知った後の場合の数」の比を対数化したもので定義される。 \[ p = \log\frac{\text{事前の場合の数}}{\te
Citation: Wall, Michael E., Andreas Rechtsteiner, Luis M. Rocha."Singular value decomposition and principal component analysis". in A Practical Approach to Microarray Data Analysis. D.P. Berrar, W. Dubitzky, M. Granzow, eds. pp. 91-109, Kluwer: Norwell, MA (2003). LANL LA-UR-02-4001. Also available in the arXiv.org e-Print archive and in Adobe Acrobat (.pdf) format. Abstract. This chapter describe
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 例えば二次元で考えると、x軸y軸平面に多数の点が散らばり、これが幾つかのグループに分かれているとする。判別分析では、新たな点が与えられたとき、どのグループに属するかを判別する。 判別分析には、幾つかの方法があり、「サポートベクターマシン(SVM)」のように区分する線を引く方法もある。 ここでは、マハラノビス距離を用いた判別分析について述べる。 マハラノビス距離 最も一般的に使われる距離はユークリッド距離である。一次元(例えばx軸上)では、x座標の差がそのまま距離となる。 例えば二つのグループがあるとき、新たな点が与えられてどちらのグループに属するかを判別する際、新たな点のx座標と双方のグループの中心とのユークリッド距離を測り、短い方に属すると考える事も出来る。 しかし、この方法では、以下のような場合に問題となる。 青い点と赤い点の二つのグルー
トップページ→研究分野と周辺→ニューラルネットワーク→ ボルツマンマシンは、Hinton、Sejnowskiらによって1980年代半ばに開発された、確率的に動作するニューラルネットワーク。19世紀の物理学者で統計熱力学の創始者とされる、ボルツマン(Boltzmann)の名を用いた。 ネットワークの動作に温度の概念を取り入れ、最初は激しく徐々に穏やかに動作する(擬似焼きなまし法)ように工夫している。 最急降下法による誤差逆伝播法や、ホップフィールド・ネットワークは、局所解への捕捉が宿命的な問題としてある。 ボルツマンマシンは、確率的に敢えて良くない解に移動する事を取り入れ、局所解からの脱出を試み、成果を挙げた。しかし、計算時間が長い等の克服すべき課題もある。 ニューラルネットワークに擬似焼きなまし法を取り入れたものは、全て広い意味でのボルツマンマシンと考えられるが、ここでは、出力関数に取り入
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