日記(5/3)
5/3
休みが始まった．どうしても初日はぐーたらしてしまう．
Courseraは1週間できなかったけど半週間分進めたからまあよしとしたい．
実験レポートを始めるのが手書きだからめっちゃ億劫．ほんま無理．
Kaggleは誤差が0.23を切れたモデルが作れたのでまあいいかといったところ．
でも，180位くらいだったのでさらにもっと精度を詰める必要がある．
Blenderはこの連休を通してモデル1体作り上げたい感じ．がんばる．
AOJ
How Many Islands? | Aizu Online Judge
深さ優先探索の典型問題だった．案外組もうと思うと，久々で忘れてしまってる感があるので良い復習になった．
進捗
実験レポート
Kaggle
Coursera
AOJ-ICPC過去問
適度な運動
整った食習慣
質の良い睡眠
ぽんぽこ24時間Vtuberぶっ通し生みんな見て
日記(4/30)
4/30
何もしなかった．たまにはこういう日も必要だという免罪符で正当化します*1
体がなまって仕方ない．10000歩くらい周りを散策するだけでも結構いい感じになる．休日はまったり散歩もいいかも知れない．冗談ではなく．
Courseraを進める決意を決めた．GW中にKagglerなろうぜコースを修了できればいいなぁという願望がある．
4月の進捗(ざっくり)
Introduction to Deep Learningを修了した．
How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglersを始めた．
お花畑本をざっと目を通した．
Cycle GANをKerasで再現しようとした(なぜかうまくいかなかった)
VAE,RNN,LSTMを何となく理解した．
実験レポート等が原因で受動的になることが多く，3月程進捗をあげられなかった．
5月の目標(ざっくり)
1.CourseraのKaggleコースを修了する+強化学習コースに着手する．
2.Ruby on Railsを着手してみる．
3.深層学習系の(とくに画像のスタイル変換やボーンの位置検出が面白そうだったのでそのへんの)論文等を読み漁りたい．
4.規則正しい生活
*1:何度目？
日記(4/28-4/29)
4/28
Couseraをやっている．案外締切がピンチでやばい．
Blenderは触り始めるとなかなか手の離せない代物だということを身にしみて実感した．．．
4/29
一日中バイトをした．諭吉の愉悦．
日記(4/27)
完全に存在を忘れていた…
なんだかんだその日のことをまとめるのは，モチベの維持につながるので継続的にやっていきたい
4月第4週
月:実験レポートで消耗して，何もしてない．ただボーッと時が過ぎるのを待っていた．
火:実験で一日が終わるツラい曜日．今週は2週間猶予があり心が軽い．
Blender班，頑張ってほしい．
水:般教の都市工学，面白い．都市の数理モデルとか結構興味あるのでやっていきをしたい．
CG班，何もわからない．Python班，何もわからない．
木:授業中にKaggleを開いちゃだめ．
金:健康診断，体重増加，視力低下．やばい．．．
強化学習たのちい になりたい．
Kaggleのコンペティションはデータの前処理が苦行なので，Pandasの特訓になり良い(精一杯の反抗)
したこと
- Coursera: Kaggleをやり始めた理由．なんだかんだ楽しい．
- Kaggle: 登録した．Avito Demand Prediction Challenge | Kaggleをやっている．
- 花畑はなんというか2章をもう一度じっくり読み直したほうがタメになる気がしてきた
- Blender: 久々にモデルを作りたくなった
よさげなPythonパッケージ
Kaggleの学習途中，見つけたパッケージとして，Plotlyがなんか良さげだった．
触ってみると，Matplotlibよりいろいろいじれて楽しい．
といっても直にMatなんたら触る機会より，Seabornで済ませることのほうが多い気がするけど．
下のGistだと僕の環境では見えなかったから上のリンクのほうが見えるかも
古典的な機械学習はPythonの機械学習本で済ませたので，Courseraは案外スムーズに行きそうではある．GW中に，CourseraのKagglerコースは終わらせたい気持ちがある．頑張る．
日記(4/20-4/21)
4/20
Couseraできない，VAEの話を聞いてVAE実装しようとしたけどできない，レポートはやりたくない．
散々だった
4/21
LT会をした．新入生向けのはずなのに新入生が全くおらず面白かった(面白くない)
ひたすらに，レポートを書いてるはずなのに終わらない．主にTwitterのせいで.
毎週末このざまになるのは良くない…
ABC095に参加した．3完だったけど68分とか掛かってた．思いついてみれば簡単なはずなのに案外思いつかないの，ひじょーにあたまわるわる～案件．
日記(4/18-4/19)
4/18
何をやってたか完全に思い出せない…
都市工学を受講した。
イントロダクションだったけどまあ面白そうではあった。
4/19
基本スライドで講義が進むのでとりわけ特記する事項がない。
＝眠気が強くなる
放課後はPython講習会を行った。
多層パーセプトロンの導入までをやったけど線形代数わからん状態では結構むずいよなぁと心のうちでは思ってる。
あと、人数多くてビビってる。
実験レポートが虚無なので焦ってる。
やりたいこと
1. Coursera
Kaggleコース、時間が取れなくてツラい。明日は全コマ埋まってるので自明になんもできない。
2.Kaggle
前述の通り。事件をうまく割きたいけど無理。
3.お花畑本
実験始まってからまともに読めてない。
4月中には第10章(RNNらへん)と第18章を読破したい。
内心、第三部読むんだったら諸原著論文読んだほうが良くね？と思い始めている。が、まあ日本語しか話せないマンなので頑張る。
4.Ruby on Rails
単純にWebアプリ面白そうだからやってみたい。しかしながら、実験レポートのせいでこの夢は途絶えるのであった。
日記(4/16-4/17)
4/16
2限 グラフィック表現論
レポート疲れで気付いたらオワオワリだった。
3限 非線形工学
以下、メモ書き
状態空間表現--内部制御表現 $$ \frac{\mathrm{d}x}{\mathrm{d}t} = Ax +Bu \\ y = C x+Du $$
線形近似不可能な非線形系の例
- カオス系 (性質が失われる)
非線形系の線形化
Taylor's Series Linearization
非線形システム 陰に変わる系(時不変系)において， $$ \frac{\mathrm{d}x}{\mathrm{d}t}=f(x,u) \\ y(t)=h(x,u) $$ を線形化するには
1. 一定入力を入力とした時の平衡状態となる条件を求める
$$ 0=f(x_{\ast},u) \\ y_{\ast}=h(x_{\ast},u_{\ast}) $$
2. 平衡点周りの関係式を定義する
$$ u(t):=u_{\ast}+\delta u(t),x(t):=x_{\ast}+\delta x(t), y(t):=y_{\ast}+\delta y(t) $$
3. 非線形システムの右辺の非線形関数を平衡点周りでテイラー展開する
c.f. 多入力系ではヤコビ行列
Feedback Linearization
制御入力で非線形系をキャンセルして線形系にする． ベースとなる理論は微分幾何学 (リー群，リー代数)
テーラー展開では平衡点周りのみの線形化だが，これは平衡点周り以外でも線形化できる．
[欠点] 外乱に対して非線形となってしまう
線形化の例
浮遊容量$C$を持つ非線形特性$A$を持つ回路素子を考える． →（テキスト参照）Van der Polの方程式
単位の無次元化と，時間軸変換が使える．有意性は高い．
Van der Polの方程式
$$ \frac{d^2x}{dt^2}+\varepsilon (x-1)\frac{dx}{dt} +x=0 $$
簡単のため $$ \frac{d^2x}{dt^2}+a\frac{dx}{dt} +x=0 $$ とすると，ラウスフルビッツの安定判別法がつかえる．
非線形振動
線形振動の場合はダンパや抵抗を噛ませれば，振動を抑えることが可能だが
リプシッツ条件
$$ ||f(x_1,t)-f(x_2,t)||\leq K||x_1-x_2||,\forall x_1,x_2 \\ \Rightarrow\frac{dx}{dt}f(x,t),x(t_0)=x_0は一意解を持つ $$ 非線形関数が一様連続性を持つ条件の一つ．
ピカールの逐次近似法
$$ \frac{dx}{dt}=f(x,t),x(t_0)=x_0 $$ を満足する$x(t)$は次のようにかける． $$ x(t)=x0+\int{0}^{t}f(x,\tau)d\tau $$ 上式は逐次的に解くことができる．
メモ書き終わり
4限 電気機器システム
電磁気の復習的なやつだった。
やりはじめたこと
- Kaggle
- AtCoder過去問埋め
KaggleはなんかDeNAがなんかやったことで最近話題に上がってるっぽい、機械学習のモデル組ん太郎コンペです。
今回は初心者向けの Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle をした。
欠損データの前処理とかあんまり着手してなかったなーというところを競技を通して学べるので、非常にアド。
カーネルSVMで$\gamma,C$のハイパーパラメータチューニングを愚直にグリッドサーチで実装し、K-fold CVで学習させたのだが、テストセットの正答率が78%で留まっている。どうすれば85%-90%まで上げられんだろ？
AtCoderはたまにABCのC問題すら？？？となるクソザコなのでキツい。
4/17
ずっと実験をしていた。振動して、振動して、振動した。
矢上サティアン内の免震構造見学は楽しかった。でも建築は全くやりたくない。
18:30より日吉サティアンでBlender講習会を行った。
3年僕一人で心細いし2年も2人で心許ない。なんとかして生存率を上げたいところだ。
10人ほどの参加だった。去年の生存率は10%なので今年はどうだか…
日記(4/13-4/15)
レポートを書き終わらせるため、毎日投稿は無理だと悟った。
毎週これが続くのかぁ…
4/13(金)
起きたら11時だった。二限の信号処理をどうするかなと思ってる。
結局3-5限のみ出席した。
1限がどうやら人工知能についての講義だったらしく出たかったけど自明に起きれなかった…
4/14(土)
レポートを休み休み書いたら休みの方の配分が長くなった。考察を半分書き終え行けるだろと思い就寝。
4/15(日)
食費に金を投げ過ぎなので自炊をした。茹でパスタを自炊と呼んでいいのかはさておき。
結局0時まで掛かってしまった。
連休中体がなまりになまってツラみが強い。
履修申告やらないと！！！
