■2024年度公開セミネール講義内容は次のとおりです １，量子論的精神分析とは？ ２，オールフラット理論について ３，量子論的観測問題と脳科学 ４，ホログラフィック理論と治療空間 ５，超高密度符号化による治療空間の構築 ６，量子論的治療《理論》から臨床《実践》へ ７，量子論的精神分析による治癒症例の紹介 ８，治療空間を構成する量子論的基本要素について ９．フロイト／ラカンの精神分析に見いだせないもの 10, 量子論的精神分析技法の習得について 11，人工知能が量子論的精神分析を実践できない理由 12，量子論的精神分析の彼岸

英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Deep learning|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があ

機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で[1][2]、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなすものとされる。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といったものである。 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P,

バックプロパゲーション（英: Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）[1]はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである[2]。 バックプロパゲーションは数理モデルであるニューラルネットワークの重みを層の数に関わらず更新できる（学習できる）アルゴリズムである。ディープラーニングの主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニューロンに対し

数学の解説コラムの目次へ 圏論を学ぶ目的は，HaskellやScalaなどの関数型プログラミング言語をよく理解するため，としてよい。 モナドを実装するために必要という応用がある。 オンラインで圏論を学ぶための教科書： 役に立つ読み物 関数プログラミングと関連が深い とくに，モナドを考えるために圏論が必須！ 本格的に学ぶには？ オンラインで圏論を学ぶための教科書： 「圏と関手入門」 http://www.math.nagoya-u.ac.jp/~hasim... 100ページ以上あるオンライン入門書 圏論は面白い（１）　メタグラフ : tnomuraのブログ 圏論は面白い(3)　メタ圏 : tnomuraのブログ（2は存在しない） 圏論は面白い(4)　メタ圏(2) モノイド : tnomuraのブログ 圏論は面白い(5)　 関手 : tnomuraのブログ 圏論は面白い(6)　 自然変換 :

数学の動画のまとめTOPへ ワークスアプリケーションズさんが公開してくれている。 全動画へのリンク。 圏論勉強会 第1回 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=uWST7... 圏論勉強会 第2回 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=s-aj6... 圏論勉強会 第3回 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=9C985... 圏論勉強会 第4回 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=7uvs6... 第5回圏論勉強会@ワークスアプリケーションズ - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=vSXBd... 第6回圏論勉強会@ワークスアプリケーションズ - YouTub

多層パーセプトロンで手書き数字認識（2014/2/1）の続き。今回は、簡易版のdigitsデータではなく、MNISTのより大規模な手書き数字データを使って学習してみます。 MNISTデータ MNISTは、28x28ピクセル、70000サンプルの数字の手書き画像データです。各ピクセルは0から255の値を取ります。まずは、digitsデータの時と同様にMNISTのデータを描画してどのようなデータなのか確認してみます。MNISTのデータは上記サイトからダウンロードしなくてもscikit-learnのfetch_mldata()関数でWebから取得できます。取得するのは初回実行時だけで二回目以降は第二引数のdata_homeに指定した場所に保存されます。 #coding: utf-8 import numpy as np import pylab from sklearn.datasets imp

Photo by Jan こんにちは。谷口です。 ITエンジニアの方々の中には「いずれは起業を考えている」という方もたくさんいらっしゃるかと思います。 最近は会社員としての転職だけでなく、フリーランスや起業など、様々な働き方を選ぶことができます。また、起業については昨今のスタートアップの資金調達のニュースが出たり、起業家がブログ等で情報発信をしていたり、そういった情報を掲載した書籍も増えており、「自分もやってみたい！」と思われる方も増加しているようです。 ただ日本では、初年度に倒産廃業する割合が個人事業ベースで37.7％、企業ベースで20.4％倒産、廃業している（経済産業省「工業統計表」ベースの集計）という状態ですので、あまり調べもせずいきなり起業するということはお勧めできません。 特にWebサービス等の自社サービスで企業起業する場合は、どういった業界でビジネスを起ち上げるのか、どのような

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

こちらでは超ご無沙汰の東浩紀です。横のプロフ写真の娘も妙に小さいですしね……。 さて、今日は、福島第一原発観光地化計画展全体および第2会場の構成について記した文章を貼り付けておきます。思えば、カオス*ラウンジと梅沢和木について、ぼくがなぜ彼らを評価するのかまじめに文章を書いたのは、これが最初ではないかと。 展覧会は12月28日まで開催しています。チケット情報などはこちら（チケット販売数が妙に少ないのは再販売したからですｗ）　→　http://peatix.com/event/25973 会期終了まで時間もありませんが、かなり気合いの入った展示です。この文章を読み興味をもったら、ぜひご来場ください。 ■ 展覧会全体について 震災後、文学者になにができるか。「福島第一原発観光地化計画」はその結論のひとつである。事故後25年の2036年を目途に、福島第一原発事故跡地に観光客を動員しようという計画

もう2016年も3月に突入していますが、2015年の活動を備忘録的にまとめておこうと思います。 ・青土社『ユリイカ』2015年3月号「特集：クラムボン」に、論考「消費・自然・ジャンル――クラムボンについて」を寄稿しました。 ・青土社『現代思想』2015年6月号「特集：新しい唯物論」のコーナー「研究手帖」に、短文「そこにある相関主義」を寄稿しました。 ・渋家元代表の齋藤桂太氏が主宰する批評パンフレット『アーギュメンツ』の第一号（2015年10月発行）にて、論考「芸術は二度死ぬ（死んだとは言っていない）――赤瀬川原平について」を発表しました。 ・青土社『ユリイカ』2015年11月号「特集：梶浦由記」に、論考「梶浦由記の音楽に関するヴァイラルな覚え書き」を寄稿しました。 ・早稲田大学現代文学会が発行する同人誌『Mare』vol.1に、同会会員である佐藤正尚（米原将磨）さんとの対談「言葉を中華鍋で

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項目応答理論（こうもくおうとうりろん）または項目反応理論（こうもくはんのうりろん）、略称IRT (Item Response Theory; Item Latent Theory) は、評価項目群への応答に基づいて、被験者の特性（認識能力、物理的能力、技術、知識、態度、人格特徴等）や、評価項目の難易度・識別力を測定するための試験理論である。この理論の主な特徴は、個人の能力値を測るだけでなく、項目（問題）の難易度・識別力・当て推量といった変数を、評価項目の正誤といった離散的な結果から確率論的に求める点である。 IRTでは、能力値や難易度のパラメータを推定し、データがモデルにどれくらい適合しているかを確かめ、評価項目の適切さを吟味することができる。従って、試験を開発・洗練させ、試験項目のストックを保守し、複数の試験の難易度を同等と見なす（例えば異なる時期に行われた試験の結果の比較をする）ために

The Rasch model, named after Georg Rasch, is a psychometric model for analyzing categorical data, such as answers to questions on a reading assessment or questionnaire responses, as a function of the trade-off between the respondent's abilities, attitudes, or personality traits, and the item difficulty.[1][2] For example, they may be used to estimate a student's reading ability or the extremity of

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↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献： 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環

# Python 3: Fibonacci series up to n >>> def fib(n): >>> a, b = 0, 1 >>> while a < n: >>> print(a, end=' ') >>> a, b = b, a+b >>> print() >>> fib(1000) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 Functions Defined The core of extensible programming is defining functions. Python allows mandatory and optional arguments, keyword arguments, and even arbitrary argument lists. More about defining f

A Powerful, Flexible, and Intuitive Framework for Neural Networks Get Started Learn More

Apache Ant（アパッチ アント）は、ビルドツールソフトウェアである。 GNU make のJava版ともいえるものであり、オペレーティングシステム (OS) など特定の環境に依存しにくいビルドツールである。XML文書でビルド（ソフトウェア構築）のルールを記述することが特徴である。統合開発環境EclipseにはAntプラグインが標準で内蔵されている。元々 Apache Tomcat をビルドするために開発されたものである。 Antはタスクと呼ばれる何種類ものXML要素をビルドファイル (デフォルトではbuild.xml) 上に記述してビルドのルールを作る。このタスクは、Antのプラグインとして提供されているものを外部から採り入れることで、追加することもできる。また、このタスクをAntのアプリケーションプログラミングインタフェース (API) に従ってJavaで記述することにより、自作

たとえば超ひも理論について、分かってるふりをすることはできる。入門書やらWikipediaをナナメに読んで、知ったかぶるのも可能だ。だが、どうしてもできない。既存の物理学で説明できない問題を解決するためにひねり出された仮説にすぎないから。入門書を一冊読んだだけで「10次元空間でのDブレーンがね……」と賢しらに語る奴には、おまえ見たのかよ！ と突っ込みたくなる。 見たこともないくせに、信じられるか？ この問いを発した瞬間、自己矛盾に陥っていることに気づく。なぜなら、わたしは、電子の存在を信じているから。Dブレーンも電子も、どちらも見たことがない。理解を助けるモデル図は何度も目にはするが、「これがそうだ」と指差されたものはない。にもかかわらず、電子が「ある」ことは信じられる。見たこともないくせに、なぜ？ この、科学にとって「ある」とは何かを突き詰めたのが本書だ。著者はイアン・ハッキング。タイト