モスクワ（ＣＮＮ） ロシア国営メディアは２５日、南部クラスノダール地方で複数の被害者を殺害して遺体の一部を食べていたとして、３５歳の男とその妻が警察に逮捕されたと伝えた。１９９９年以来、３０人もの人々が殺害された可能性もあるとされ、捜査当局はロシア史上、最悪級の人肉食事件とみて調べている。 ＲＩＡノーボスチ通信によると、今月に入り、クラスノダールの路上に落ちていた携帯電話から、バラバラにされた女性の遺体の前で自撮りした男の写真が見つかった。この女性の遺体は翌日になって、付近にあったかばんの中から発見された。 携帯電話の持ち主の男は当初、女性の殺害を否定。遺体を見つけて一緒に写真を撮った後、携帯電話をなくしたと主張していた。しかしその後、この女性と、２０１２年に殺害された別の人物の２人について、殺害を認めたという。 これまでの捜査では、加工された人の手が入ったガラス容器が見つかった。容疑者の

よくよく考えてみたら、TensorFlowをバックエンドとしてKerasを回したりさらにR上で動かしたりしたことはあるものの、肝心のTensorFlowを生で書いたことって数えるくらいしかなかったのでした。これではいかんと思うので、今更ながらですがTensorFlowを生で書いていく練習を七転八倒しながらやっていこうと思います。 なお毎度毎度書いていますが、既にweb上には非常に良質な実践的記事が多数公開されていますので、断じてこの記事からTensorFlowの何がしかを学ぼうなどという気を起こさぬようくれぐれも皆様よろしくお願いいたしますm(_ _)m TensorFlowでロジスティック回帰をやってみる 以下、実際にはJuPyter Notebookでやっていますがブログに備忘録として貼り付ける都合上、ただの生コードとして貼ってあります。データセットは以下に転がしてあります。 なお、こ

方向データに対する変化点検出の論文を読んだところ、面白かったのでメモを残しておきます(論文、スライド)。IJCAI2016の論文です。 異常検知は重要な領域であるにも関わらず、まだまだ枯れていなくて論文読んでて面白いものが多いですね。 問題設定 確率分布の選択 異常検知の方法 目的関数 複数のパターンに対応できるようにする 異常度としてのKLダイバージェンス 実験: Failure detection of ore belt conveyors 問題設定 多次元かつノイズの多い時系列データに対して変化点検出を行いたい 実データでは、ある変数にのみノイズが乗るというより、相乗的にノイズが乗ることが多いが、そのノイズを誤検知したくない 例: 同じモーターで複数のベルトコンベアが操作されているので、一緒にセンサーのノイズが乗る 確率分布の選択 複数の変数に同時にノイズが乗る場合、ベクトルのノルム

異常検知の一環で外れ値検知をやっていると「どの事例が外れ値か分かるだけじゃなくて、どの次元がおかしくなったかも教えて欲しい。次元数が100とかあると、どの次元がおかしい動きをしているか人手で見るのは大変」というのをちらほら聞きます。Gaussian Markov Random Field (GMRF)を使うと、どの次元の動きがおかしくなったかも異常検知の枠組みで捉えることができる場合があります。 異常検知本の読書メモ Part 3(疎構造学習による異常検知) - yasuhisa’s blog グラフィカル Lasso を用いた異常検知 しかし、この方法は使える状況が限定的で、システムの状態が複数ある(例: 昼と夜で負荷が違うなど)場合にはうまく機能しません。システムに複数の状態が存在することは実データでは珍しくないので、そういった状況にも対応できる方法を探していたところ、ぴったりの論文が