細田 翔 / Sho Hosoda @gam0022 ソフトウェアエンジニア / グラフィックスエンジニア KLab株式会社 略歴 / Biography 群馬県出身、東京在住。グラフィック特化型のUnityエンジニア。 中学生時代（2007年頃）にHSPと出会いゲームプログラミングに熱中する。 中学生ながら開発したゲームが2度もWindows100%に掲載される。 2011年に筑波大学情報学群情報科学類へ入学。 在学中にはTwinCalという筑波大学に特化した時間割のWebアプリケーションを開発する。TwinCalは在学生に広く利用され、学生のためのアプリ開発コンテストのファイナリストにも採択される（後輩に運用を引き継ぎ、現在も運用されている！）。計算幾何学とグラフィックス研究室に所属し紙模型に特化したCADに関する研究を行い、その業績を評価され筑波大学情報学群長表彰を受賞する。 さらに

渡辺澄夫 このページは2024年3月までに終了します。長い間ありがとうございました。

子どもと家族のWell-beingをVISIONに描いて A vision for the well-being of children and families

ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深

本稿ではニューラルネットワーク，誤差逆伝播法，言語モデル，RNN，LSTM，ニューラル機械翻訳の一連の手法について数理的に解説する． 前編の目次 ニューラルネットワーク 順伝播 (Forwardpropagation) 逆伝播 (Backpropagation) リカレントニューラルネットワーク (RNN) Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) Backpropagation Through Time (BPTT) Long Short-Term Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU) RNN のドロップアウトとバッチ正規化 ニューラル機械翻訳 (NMT) Sequence to Sequence (seq2seq) 注意 (Attention) 双方向エンコーダー・多層LSTM 評価手法

照井 章. 筑波大学 理工学群 数学類. 線形代数I（化学類対象）. 2013年5月21日. 筑波大学 1E102. Akira Terui. Lecture "Linear Algebra I (in Japanese)." Lecture 9: Special matrices (1)". May 21, 2013, at College of Mathematics, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan. 講義ノートはこちら (Lecture note available in Japanese): https://www.math.tsukuba.ac.jp/~terui/la1-2013

数学の解説コラムの目次へ 微分形式・外積代数と外微分は，微分幾何学のツールであり， これを使うと「物理学の諸法則をシンプルに美しく記述できる」というメリットがある。 以下でそれぞれ意味を解説。 物理法則をシンプルに書ける「微分形式」 微分形式同士の演算が「外微分」 ベクトル解析を，微分形式でシンプルに表現できる「外積代数」（グラスマン代数） 微分幾何学と位相幾何学の違いについて 物理法則をシンプルに書ける「微分形式」 微分形式を使うと，数学だけでなく，物理学の様々な複雑な方程式がシンプルで見通し良い，美しいものになる： 物理で、微分形式が使われるのはどんな時ですか? できれば具体的に教えてくだ... http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/... 物理の基礎方程式を(多様体の)微分形式を使って表現しておくと、 座標変換（直交座標や極座標など）による方程式の

コンピュータビジョン，画像認識，パターン認識，動画像処理，医用画像処理などを専門とする．電子情報通信学会和文誌D編集委員，PRMU委員，MI委員．情報処理学会CVIM委員，GCAD委員など歴任．2001年新潟大学助手，2005年広島大学准教授．2020年名古屋工業大学教授．翻訳書に「コンピュータビジョン　―アルゴリズムと応用―」「統計的学習の基礎」「スパースモデリング」（共立出版）「Pythonで体験するベイズ推論」（森北出版）．電子情報通信学会シニア会員．情報処理学会，IEEE，IEEE Computer Society等会員．

Teaching Development in Higher Education in English／UTokyo Global Future Faculty Development Program（UTokyo Global FFDP）

CalNet Authentication Service CalNet ID: Passphrase (Case Sensitive):

このブログでカバーされている「勉強に役立ちそうなエントリ」の一覧です。 ★をつけたものは、書くときに頑張ったような気がするので、見て損は無いと思う。というもの。 ■ 理工系の大学学部生くらいを対象とした用語の説明 ・★ベクトルの内積とは - 大人になってからの再学習 ・★固有ベクトル・固有値 - 大人になってからの再学習 ・★log(1+x)のテイラー展開・マクローリン展開 - 大人になってからの再学習 ・★写像：単射、全射、全単射 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ変換 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する(2) - 大人になってからの再学習 ・★プログラミングで理解する反射律・対称律・推移律・反対称律 - 大人になってからの再学習 ・★群・環・体 - 大人になってからの再学習 ・★分散