【matplotlib】とりあえず3dデータをプロットするコード
出力したい画像
ソースコード
>>> import numpy as plt >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x1 = np.arange(-5,5,0.2) >>> x1 array([-5.0000000e+00, -4.8000000e+00, -4.6000000e+00, -4.4000000e+00, -4.2000000e+00, -4.0000000e+00, -3.8000000e+00, -3.6000000e+00, -3.4000000e+00, -3.2000000e+00, -3.0000000e+00, -2.8000000e+00, -2.6000000e+00, -2.4000000e+00, -2.2000000e+00, -2.0000000e+00, -1.8000000e+00, -1.6000000e+00, -1.4000000e+00, -1.2000000e+00, -1.0000000e+00, -8.0000000e-01, -6.0000000e-01, -4.0000000e-01, -2.0000000e-01, 4.4408921e-15, 2.0000000e-01, 4.0000000e-01, 6.0000000e-01, 8.0000000e-01, 1.0000000e+00, 1.2000000e+00, 1.4000000e+00, 1.6000000e+00, 1.8000000e+00, 2.0000000e+00, 2.2000000e+00, 2.4000000e+00, 2.6000000e+00, 2.8000000e+00, 3.0000000e+00, 3.2000000e+00, 3.4000000e+00, 3.6000000e+00, 3.8000000e+00, 4.0000000e+00, 4.2000000e+00, 4.4000000e+00, 4.6000000e+00, 4.8000000e+00]) >>> x2 = np.arange(-5,5,0.2) >>> y = x1*0.2 + x2*0.5 >>> y array([-3.50000000e+00, -3.36000000e+00, -3.22000000e+00, -3.08000000e+00, -2.94000000e+00, -2.80000000e+00, -2.66000000e+00, -2.52000000e+00, -2.38000000e+00, -2.24000000e+00, -2.10000000e+00, -1.96000000e+00, -1.82000000e+00, -1.68000000e+00, -1.54000000e+00, -1.40000000e+00, -1.26000000e+00, -1.12000000e+00, -9.80000000e-01, -8.40000000e-01, -7.00000000e-01, -5.60000000e-01, -4.20000000e-01, -2.80000000e-01, -1.40000000e-01, 3.10862447e-15, 1.40000000e-01, 2.80000000e-01, 4.20000000e-01, 5.60000000e-01, 7.00000000e-01, 8.40000000e-01, 9.80000000e-01, 1.12000000e+00, 1.26000000e+00, 1.40000000e+00, 1.54000000e+00, 1.68000000e+00, 1.82000000e+00, 1.96000000e+00, 2.10000000e+00, 2.24000000e+00, 2.38000000e+00, 2.52000000e+00, 2.66000000e+00, 2.80000000e+00, 2.94000000e+00, 3.08000000e+00, 3.22000000e+00, 3.36000000e+00]) >>> plt.figure(figsize=(6,5)) >>> from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D >>> ax = plt.subplot(1,1,1,projection="3d") >>> ax.scatter(x1, x2, y) <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Path3DCollection at 0x7fd8dba73b38>
Neuralinkとは
Neuralinkとは
NeuralinkはElon Muskらが2016年に興した企業です。
この企業では、brain-machine interfaces(BMIs)の開発を目指しています。
このBMIsは脳と何かしら機器（コンピュータ等）を直接接続させるシステムのことを言います。
何を目指している会社なのか？
短期的には、脳疾患の治療に用いるためのデバイスを制作することを目指しているようです。
長期的には、人間を強化するためのデバイスを作成することを目的としているようです。 人類がAIと対抗するために、人間と直接なんらかのデバイスを接続し、人間の能力の強化を行えるようにすることを目指しています。
専門用語メモ
- プロープ：接続端子
参考文献
【matplotlib】ValueError: Unknown projection '3d'
エラー
3dをプロットしようとした時のエラー
>>> ax = plt.subplot(1,1,1,projection="3d") ValueError: Unknown projection '3d'
解決法
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d, Axes3D # ← これを追加 >>> ax = plt.subplot(1,1,1,projection="3d")
【自然言語処理,python】MeCabについてのメモ
とりあえず動かす
>>> import MeCab >>> tagger = MeCab.Tagger() >>> result = tagger.parse("公園で夕日を見た") >>> print(result) 公園 名詞,一般,*,*,*,*,公園,コウエン,コーエン で 助詞,格助詞,一般,*,*,*,で,デ,デ 夕日 名詞,一般,*,*,*,*,夕日,ユウヒ,ユーヒ を 助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ 見 動詞,自立,*,*,一段,連用形,見る,ミ,ミ た 助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,タ EOS
kerasの基本操作
誤差関数を自分用にカスタマイズ
掛け算など
学習モデルの保存と読み込み
保存
モデル自体の保存とパラメータの保存
model.save("test_model.h5") model.save_weights("test_weights.h5")
読み込み
モデルの読み込み
from keras.models import load_model model = load_model("test_model.h5") model.load_weights("test_weights.h5")
simple rnn
alice_chargen_rnn.pyについてのメモ
print("Vectorizing input and label text...") X = np.zeros((len(input_chars), SEQLEN, nb_chars), dtype=np.bool) y = np.zeros((len(input_chars), nb_chars), dtype=np.bool) for i, input_char in enumerate(input_chars): for j, ch in enumerate(input_char): X[i, j, char2index[ch]] = 1 y[i, char2index[label_chars[i]]] = 1
このプログラムでは、
各センテンス読み込み学習して、出力する。
LSTM
PAD:パディング用
UNK:辞書にない文字
(None, MAX_SENTENCE, 1) (バッチサイズ、センテンスの長さ、文字のインデックス)
用語
1epoch
訓練データをすべて学習
batch__size
訓練データの勾配を計算するバッチサイズ
chromeのアップデート方法(Linux)
以下のコマンドでアップデートできる
wget -q -O - https://dl-ssl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | sudo apt-key add - sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" >> /etc/apt/sources.list.d/google.list' sudo apt-get update sudo apt-get install google-chrome-stable
