AI.dollスマートフォン用の表示で見るAI.dollこのブログは僕のためのメモです。注意(言い訳)確率不等式はたくさん知っているといざという時便利だと思うのでブログにまとめていこうと思います。徐々に増やしていくつもりです。厳密さには期待しないでください。なにが確率変数かとかも雰囲気で察してください。一般の積分でも成り立つものに関しても期待値として書いているものが多いです。厳密な証明等は元論文とか参照してください。確率変数\(X\)の期待値を\(\bracket{X}\)と書きます。ように右下に書きます。概要M.DefferrardさんやT.Kipfさんによるグラフ信号処理を基にした、GCNなどのグラフを入力できるニューラルネットワークが数年前から注目されている。Chemistryというフレームワークでこれらのモデルを構築できる。PyTorchの拡張ライブラリを使いはじめたので、これを用いてGNNモデルや食わせるデータの作り方を簡単にメモしておく。(基本的に公式のドキュメントの自分が使った部分だけを抜き出した感じ)インストール方法インストール方法は公式のInstallationを見れば分かるが、僕がインストールしたときのコマンドを一応ここにも書いておく。PyTorchのバージョンは1.0.0以上が必要。あとは以下のコマンドでインストールすれば使える。torch-geometric使い方DataDataクラスのオブジェクトを作るときの引数のうちよく使おうであろうものについて説明する。[終点のリスト]]になっている。抽象クラスとしてDatasetクラスと、InMemoryDatasetクラスがある。後者はデータが全部メモリに乗り切る場合に使われるクラスで、Datasetを継承している。ここではDatasetクラスを用いたデータセットの作り方のみ説明する。大まかなクラスの雛形は以下の通り。"""idx番目のデータを取り出して返す"""親クラスのinitを呼び出すことで定義される変数と、propertyとして呼び出せるものは以下の通り。データが手許にある場合は上記のように_downloadをoverrideすれば良い。ここで、保存するデータは前節で説明したDataオブジェクトを想定している。定義済みのデータセットここに書いてあるものはimportすればすぐに使える。bias=True)チェビシェフ多項式でグラフラプラシアンの累乗を効率よく計算するモデル。グラフラプラシアンの何乗まで使うか。各ノードに対してKホップ以内のノードについて畳み込まれる。bias=True)ChebConvのK=1にしたほか、複数の近似等を含むもの。詳しくはKipfさんの論文を読むと分かる。気が向いたらsurvey読みながら詳細に書くけどドキュメント読んだほうが正確で早いよ。概要Unity3Dを久々に触ろうと思ったけど、Macユーザーじゃなくなってしまったし、Windowsで開発するのは流石にあれなので、Ubuntuでやれないかなと思ってたらできた。18.04だけど、16.04以降くらいならできそう。それより前のことは知らない。Installerと書いてあるやつをダウンロードする。後ろに行くほど新しい。[ダウンロードしたやつ]で権限を与える。Requirementsをインストールする。libcanberra-gtk-moduleインストーラを実行。./[ダウンロードしたやつ]全部終わったら、[ダウンロードしたやつ]/Editor/Unityを開けば始めれる。今までにたくさんのapple製品を買ってきました。MacBookなどです。Proだけは買ってよかったのか考えてみるとノートをすべてこれでとることができるというのが大きいことに気づきました。Proにはノートアプリがたくさんあります。最近、どのアプリが一番いいのか悩むことが多くなってきたためこのブログで比較してみたいと思います。各アプリに関するコメントNotability僕が一番長く使っているアプリです。昔は遅延が一番少ない気がしていたが最近はどのアプリも気にならないくらいに少なくなっている。無限縦スクロール(普通のノートみたいに横向きには進まず、縦にシームレスに書き進められる。Noteshelf2(2018/11執筆時から見て)最近のアップデートで遅延がかなり少なくなったように感じました。このアップデートがなければどのノートにしようと悩むことはなかったと思います。色も自由に選択できる(色に関してはNotabilityも8.3から自由になった)Neboアプリ自体のUIは気にならないがノートが可愛くない。数式のテキスト化がいい感じGoodNotesUIが可愛くない。ノートもいい感じにかけない。周りに使ってる人が時々いる。結果ペンの種類が多くてノートが可愛くとれそうなのがNoteshelf2を使おうか迷ったところなのだけど、よく考えたら僕は種類が多いと選べないタイプなので、2種類しかないNotabilityを使おう。新しく良さげなノートアプリを見つけたら追記していこうと思います。learningというページに機械学習の歴史がまとめられた表があったので、あとから見返しやすいように全て日本語にしてみた。日本語訳はガバガバかもしれないので心配な人は元ページを見てね。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。