スキンシップにおっくうになっていました 奥さんが妊娠してから、ホルモンの影響で臭いに敏感になったり、気分が乱高下しているので「臭い」と言われることや怒られることを怖がって奥さんと少し距離を置くようになっていました。距離を置くようになるとスキ…
多種多様な名前 家からは少し遠いけど、安産祈願で有名な寺に奥さんと義母と一緒に行ってきました。 御祈祷はせずに お腹帯とお守りを頂きました。 安産祈願で有名な寺なので、小さな子供を連れた家族や妊婦さん夫婦がほとんどでした。本当に幸せそうな雰囲…
はじめに 赤ちゃんの勉強会に参加してきました！(赤ちゃんが集まる勉強会じゃなくて、赤ちゃん に 関する勉強会です)奥さんが出産する予定の病院が開催していて、お母さんだけじゃなくて、お父さんも参加できるとの事なので参加しました！参加者はお母さん8…
いきなりの謝罪 1週間に1回投稿と決めていましたが、1か月足らずで先週の投稿を飛ばしてしまいました、、、 理由としては仕事の繫忙期+プライベートでのあれこれ(こっちは後日書きます) 今週から再度、投稿始めます。 奥さんからの衝撃の言葉 「臭い」「口も…
前置き 自戒の念をこめて記事を書いております。 これから父親になろうとしている方にも是非読んでいただければと思います。 僕と同じよう状況にある人が自分であるというわけではありません。 一意見として 妻に追いつこうと行動しようとしていない 最近、…
物理的に離れてみる 妻のつわりが酷い状態が続いたこともあり、夫婦ともに肉体的/精神的に疲弊していました。 妻の場合は、つわりによる肉体的負担から精神的負担へ。 僕の場合は、家事や妻の辛い状態を見続けることによる精神的負担から肉体的負担へ。 この…
前置き こんな事を書くと「甘えるな！」、「本人が一番つらい」と言われると思いますが、あくまで一意見として書いております。心の弱い僕には、どうしても辛かったので書き残しておこうと思います。 概要 妊娠が分かってからは、家事分担は僕8、妻2ぐらいで…
概要 現在に至るまでに、妊娠が分かって3ヶ月に入るまでに実施したことをまとめたいと思います。妊娠が分かった時点で1ヶ月は過ぎているので、2,3ヶ月で実施したこと書いていきます。 2か月 まず、妻からサプライズ的な感じで妊娠を知らされた時に、急に涙が…
なぜ日記をつけようとおもったのか？ 嫁ちゃんが妊娠してボチボチ3か月が経ちました。 妊娠が分かってから、家事の分担が変わったり、自分の感情が動くことが多くなってきたので気付きだったり、感情のはけ口として日記をつけることにしました。 あと、1週間…
コロナの影響で様々な行動が制限されて、今までのやり方がガラッと変化しました。それは買い物の方法であったり、イベントへの参加、出勤方法など、私たちの生活様式がいっきに変化しました。結婚までの段階もその一つで、コロナ前までであれば ①各両親に挨…
今年は本当に変化しかない1年だったと思います 環境の変化、新たな人との繋がり、自分自身との向き合いかた 本当に色々と学び、刺激的で学びの多い1年であったと思います 今年のダイジェストです。以下のことをつらつらと散文ではありますが、書いていこうと…
概要 物体検知やセグメンテーションは今まで学習した画像認識より複雑なタスクになる モデルの精度を測定するためには適したデータセットを選択する必要がある また性能を評価する指標も理解する必要がある 物体検知のフレームワークは色色あるため用途によ…
概要 Tranformerは機械翻訳を目的としたモデルがあったが、非常に汎用性のあるモデルであるため現在では画僧認識や様々な用途で使用されている 構造自体はEncoder-Decoderである TranformerはAttention、Residual Connection、Layer Normalizationなどの技術…
概要 現在もより精度よく、より高速で、より軽量になるようなモデルが開発・研究されている 最新のモデルや論文を知っていることは大切である この章では以下の項目を学んだ ・MobileNet ・DenceNet ・Layer正規化/Instance正規化 ・Wavenet ・GhostNet(appe…
概要 様々な深層学習モデルがあるが、実社会で使用するとなると軽量かつ高速化にする必要がある 軽量化・高速化には様々な技術があり用途によって選択する必要がある 複数の計算資源(ワーカー)を使用やデータ並列化、モデル並列化、GPUによる高速技術は不可…
概要 Alpha Goは深層強化学習を活用したものであり、長らく世界最強だった囲碁棋士イ・セドル九段を破ったGoogleの囲碁プログラムである Alpha GoはPolicyNetとValueNetの組み合わせで構築されている 「モンテカルロ木探索」が活用されている Alpha Goの進化…
概要 強化学習は報酬をもとによりよい行動を探す手法である 方策関数や行動価値関数が使用されている 様々な実用例がある この章では以下の項目を学んだ ・強化学習の基本 ・強化学習の応用例 ・探索と利用のトレードオフ ・強化学習のイメージ ・強化学習の…
概要 Attention Mechanism(以下、Attention)は現在ほぼ全ての領域で使用されているTransformerの元ネタになっている Encoder-Decoderモデルの限界を解決した 構造事態はEncoderとDecoderの組み合わせである この章では以下の項目を学んだ ・Attentionの基本(…
概要 Word2vecは単語の分散表現の目指した手法である one-hotで単語表現すると次元数が異常に高くなる問題を解決できる Word2vecでは分散表現を得るというタスクと別問題を解くことで本来の目的を達成する この章では以下の項目を学んだ ・Word2vecの基本 ・…
概要 Sequence to Sequence(以下、Seq2seq)は翻訳技術が大きく向上させた技術である つまり1つの入力(文章)を入れて1つの出力を出すモデルである Encoder,Decoderが使用されている Seq2seq以降も改良されたモデルが開発されている この章では以下の項目を学…
概要 双方向RNNはLSTMやGRUの発展型である 過去の影響だけでなく、未来の情報を参照することでより、精度が良い予測ができるようになる ・双方向RNNの基礎 ・演習チャレンジ ・双方向RNNの順伝播(appendix) ・双方向RNNの逆伝播(appendix) ・双方向RNNの出力…
概要 Gated recurrent unit(以下、GRU)はLSTMの課題を解決したモデルである LSTMよりもパラメータ数が少なく、よりシンプルなモデルである この章では以下の項目を学んだ ・GRUの基礎(確認テスト2つ含む) ・演習チャレンジ GRUの基礎 LSTMはCNN,入力ゲート、…
概要 Long short-term memory(以下、LSTM)はRNNの問題を解消したモデルである ゲートといわれる機能を組み合わせている この章では以下の項目を学んだ ・LSTMの基礎(確認テスト1つ含む) ・演習チャレンジ ・CEC ・入力ゲートと出力ゲート ・忘却ゲート(確認…
概要 再帰型ニューラルネットワーク(以下、CNN)は時系列データに対応可能なNNである 過去の中間層の出力を参照することで時系列データに対応している CNNにはBackpropagation Through Time(以下、BPTT)を活用している この章では以下の項目を学んだ ・AlexNe…
概要 CNNは現在でも様々な改良モデルが研究・開発されている 最新のモデルがどのような構造であるかを把握することは大切である この章では以下の項目を学んだ ・ILSVRC(appendix) ・AlexNet ・GoogLeNet(appendix) ・VGGNet(appendix) ・ResNet(appendix) I…
概要 畳み込みニューラルネットワーク(以下、CNN)は顔認識で使用されている CNNは通常のNNではないような機能をもったレイヤーがある この章では以下の項目を学んだ ・CNNの構造 ・畳み込み層 ・パティング ・ストライド ・チャンネル ・プーリング層(確認テ…
概要 過学習は深層学習において重要な問題である。過学習が起きている状態では未知のデータに精度よく予測することができない 過学習を防止するまでに様々な方法がある この章では以下の項目を学んだ ・過学習の基礎 ・正則化(確認テスト2つ含む) ・例題チャ…
概要 パラメータを出来るだけ早く、より正確に終わらせるために様々な方法な方法が考案されている 重みを調整する方法や学習率を調整する方法がある この章では以下の項目を学んだ ・モメンタム ・AdaGrad ・RMSProp ・Adam(確認テストを1つ含む) ・ハンズオ…
概要 勾配消失問題は深層学習において重要な問題である。 その問題を解決するために活性化関数、初期値の設定やバッチ正規化などがある この章では以下の項目を学んだ ・勾配消失問題の基礎(確認テスト1つ含む) ・活性化関数(確認テスト1つ含む) ・初期値の…
概要 パラメータの更新氏は誤差逆伝播が用いられる この章では以下の項目を学んだ ・誤差逆伝播の計算方法 ・ハンズオン 誤差逆伝播の計算方法 誤差逆伝播とは算出された誤差を出力層側から順に微分し、前の層前の層へ伝播する 誤差逆伝播のイメージ 最小限…
