Shibuya.lisp テクニカルトーク#4

行ってきました。（※自覚なき主催者）

・今回はLTerとして参加
・しかし発表資料の準備ができていないので
・大物揃いのTTはAJITOでスライド準備しながらUstreamで聴いてました

「Schemeではじめる音声認識（前編）」(ニコニコ動画)

・５分では語りきれない！
・というか認識するところまで出来上がっていない
・眼鏡属性って何

ということで、次回後編をやるということでどうぞよろしく
あるいは、長い時間枠もらってちゃんと話そうかな…

発表資料とかコードとかあとで上げます
とりあえずニコ動の映像が綺麗で文字まで読めるのでいいかなという気も

・発表資料
・コード (coming soon)

寝不足と空腹で懇親会は電池切れ

反省点
・懇親会は食べるものがないので次回は腹ごしらえしてから行くとか

連絡事項
・finalfusionさん：ケロン帽、喜んで頂けたようでよかったです
・shinhさん：Golf大会やろうと思ったんですが準備間に合わず色々すみません。やる事になったらよろしくです
・akaさん：Lispjobs.jp（※ドメインは取ってないです）出稿お待ちしてます
・higeponさん：Schemeって簡単かと思ったけどアセンブラ知らないと書けないんですね！
・その他機械学習に興味のある方、PRML積読してる方：ぜひ読書会にお越しください

C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会#8

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６章＠墨田区社会福祉会館 第２講習室
辺鄙な場所でしたが皆さんお疲れさまでした。

次回読書会は11/28(土) サイボウズ・ラボにて７章を読みます。
予約はATNDから。

C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会#7

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於・曳舟文化センター 第２会議室

５章後半。

§5.5.1〜5.5.2 naoya_t
§5.5.3〜5.5.5 yuki_neko_nyan
§5.5.6〜5.5.7 sleepy_yoshi
§5.6 idojun
§5.7 n_shuyo

今回は冒頭のほんの少しだけ担当。p.262のグラフがいまいち体感できていないので実装すべきか。

今回で上巻読了。次回から下巻に入ります。
10/24(土)、予約はATNDから。

PRML(パターン認識と機械学習) Hackathon #1

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（とりあえずハブエントリとして立てます。後でもう少し補足）

PRML(パターン認識と機械学習) Hackathon #1 〜PRMLは新CAPTCHA破りの夢を見るか？〜

に曳舟まで行ってきました。というか主催してきました。

実際に動くコードを書いて、PRMLを読んで得た知識を血肉化しよう。

C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会のスピンオフ企画。

PRML読書会に参加していない方の参加も歓迎します。

ということなのですが、（釣りっぽいサブタイトルのせいか）普段読書会に来られていない方々の参加も多く、朝9時から夜9時まで豪華なメンバー（総勢19名）で12時間、

みなさん黙々と実装を続けていました。

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複素ニューラルネットワーク

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入出力に複素数を与えても行けるという話をどこかで読んだので、先日実装したニューラルネットワークに放り込んで試してみたら本当に行けたの巻。

1) 入力：実数×２、出力：複素数×１

(x, y) を与えて x+yi を返す関数の学習。

(define nn (make-neural-network 0.04 tanh identity 2 8 1))
(dotimes (i 3000)
  ([nn'learn] '(0 0) '(0))
  ([nn'learn] '(1 0) '(1))
  ([nn'learn] '(1 1) '(1+i))
  ([nn'learn] '(0 1) '(0+i))
  ([nn'learn] '(-1 1) '(-1+i))
  ([nn'learn] '(-1 0) '(-1))
  ([nn'learn] '(-1 -1) '(-1-i))
  ([nn'learn] '(0 -1) '(0-i))
  ([nn'learn] '(1 -1) '(1-i)))

2) 入力：複素数x１、出力：複素数x１

x+yi を与えて -y+xi を返す（90度回転！）関数

(define nn (make-neural-network 0.04 tanh identity 1 5 1))
(dotimes (i 1000)
  (for-each (lambda (ab) ([nn'learn] (list (car ab)) (list (cadr ab))))
			'((1    0+i)
			  (1+i  -1+i)
			  (0+i  -1)
			  (-1+i -1-i)
			  (-1   0-i)
			  (-1-i 1-i)
			  (0-i  1)
			  (1-i  1+i)
			  (0 0)) ))

45度回転

(define nn (make-neural-network 0.04 tanh identity 1 5 1))
(dotimes (i 1000)
  (for-each (lambda (th) ([nn'learn] (list (make-polar 1.0 th))
                                     (list (make-polar 1.0 (+ th pi/4)))))
            (map (cut * <> pi/180) (iota 12 0 30))))

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githubにコード一式を置いてます。