過去・現在・未来

黒川さんからメールで質問があったことをきっかけに、この間のChomskyについての僕のFacebookでのポストを調べて見た。 "Why Only Us" について紹介した時点では、「言語学者が酒場で酔っぱらってくだをまくという、面白い趣向の論文があったのだが」という論文が、Berwick本人のものであることに気づいていなかったことがわかる。マヌケである。まあ、いいか。 　　2016/10/13 生成文法とカテゴリー文法の接近  https://goo.gl/crQP8w 　　2016/06/27 "Minimalist Program" https://goo.gl/jAXpnS 　　2016/06/06 "Approaching UG from Below"  https://goo.gl/ZGsEfv 　　2016/05/18 "What Kind of Creatures Are We?"  https://goo.gl/R0T7GH 　　2016/05/05 "Why Only Us"  https://goo.gl/NdFV2q Facebookの検索は、ずいぶん便利になったのだが、Berwickの論文 "On the Convergence Of 'Minimalist' Syntax and Categorial Grammar" を紹介した、僕の元の投稿は見つからなかった。残念。昔のポストは、検索には引っかからないみたいだ。 もしやと思って、2013年頃、盛んに投稿していた Univalent Theory についてのポストを検索して見たのだが、全滅だった。悲しい。blogに残しておけばよかった。

この間マルレクでは、ニューラルネットワークの基礎としてのFull ConnectのFeedForward  Networkと、画像処理を中心に大きな成功を収めたConvolutional Neural Network を取りげてきました。次回・次々回のマルレクでは、機械翻訳等の Sequence to Sequence の処理で活用されている Recurrent Neural Network -- RNN を取り上げます。 マルレクは隔月で開催してきたのですが、会場の都合で、次回マルレクは二月（第五回）と三月（第六回）で開催する予定です。 マルレク第五回　 2月28日　19:30〜　品川　マイクロソフト本社 テーマ： 「 RNNの基礎 -- Sequence to Sequence 」 概要： RNNは、時系列データや自然言語のテキストのようなシーケンシャルなデータを、別の時系列データや別の言語のテキストのような、同じくシーケンシャルなデータに変換する時によく使われるニューラル・ネットワークのモデルです。 講演では、まず、これまで取り上げたFull Connectのニューラル・ネットワーク（入力も出力も「順序」を持たない）や、Convolutional ニューラル・ネットワーク（時間のない空間的な配置から特徴を抽出する）との対比で、ネットワークがループを持つRNNの特徴を述べたいと思います。 講演では、最もよく使われているRNNのモデルであるLSTM(Long Short Term Memory)にフォーカスして、RNNの基礎を解説したいと思います。 参考文献： The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks Understanding LSTM Networks Sequence Modeling マルレク第六回　 3月27日　19:00〜　品川　マイクロソフト本社 テーマ： 「 RNNの応用と発展 --- Google翻訳とDNC  」 概要： RNNの応用で目覚ましい成果の一つは、 昨年末に発表されたGoogle翻訳の進化 です。機械翻訳の精度は、飛躍的に向上しました。講演では、Google翻訳が、どのようにRNN　(

物事には、いろんな側面があり、様々なものは互いに関連している。だから、ポリフォニックで複眼的思考ができることが大切だ。 しかし、だ。 昨年、メガネを変えたのだが、それ以来、物が二重に見える。視覚的には複眼がビルドインされた、複眼思考人間になったようだ。 （それは、複眼ではなく複視でしょう。） 車が二台走っていると思ったら一台だったり、机の上に千円札が二枚あると思ったら一枚だったり（残念！）。どうせなら、ホログラムのように、顔を見たら背中も見えるというようになればいいのに。 まあ、いいか、そのうち慣れるだろうと思っているのだが。

以前、リンゴをかじりながら授業をしている先生をFacebookで「紹介」した。 https://goo.gl/IjVG0n 　 この人は、物理学者のSusskindで、スタンフォード大の物理の授業風景だ。 彼はスタンフォード大での物理の授業を、全て、Youtubeで公開している。素晴らしい取り組みだ。ある人が、彼のYoutubeでの全講義のリストをまとめている。 https://goo.gl/K72Qhg 　 全部視聴したら 100時間くらいかかるだろう。 スタンフォード大も、ふとっぱらだと思ったのだが、でも、必ずしもそうではないみたいだ。他の人が、このシリーズをリストにまとめている。http://www.lecture-notes.co.uk/susskind/　次のリストの末尾の数字は、講義数が分母で、Lecture Note が公開されているものの数が分子になっている。 Classical Mechanics 9/9 Statistical Mechanics 0/10 Special Relativity (Known as Quantum Entanglements Part 3) 8/8 Classical Field Theory (Known as Special Relativity) 0/8 General Relativity (Known as Einstein's Theory) 0/12 Cosmology 0/8 Quantum Entanglements (Known as Quantum Entanglements Part 1) 9/9 Quantum Mechanics 0/10 Particle Physics: Basic Concepts 0/10 Particle Physics: Standard Model 0/10 Particle Physics: Supersymmetry (Known as Supersymmetry, Grand Unifications and String Theory) 0/10 String Theory and M-Theory 0/10 Topics in String Theory 0/9 要するに、スタンフォード大はビデオ

●  12月4日 マルゼミ 第四回 テーマ：「  エンタープライズと機械学習技術２ -- Big Data と Deep Learning --  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/238039/ 資料： https://goo.gl/J6puKI ●  11月25日 マルレク 第四回 テーマ：「  エンタープライズと機械学習技術１ -- Big Data と Deep Learning --  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/230385/ 資料： https://goo.gl/l0Eswj ●  10月3日 マルゼミ 第三回 テーマ：「  人間の思考、機械の思考  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/220302/ 資料： https://goo.gl/Hxvgvq ● 9 月26日 マルレク 第三回 テーマ：「  人間の思考、機械の思考 -- IT技術者のための機械による知能研究入門  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/213708/ 資料： https://goo.gl/z2mqqx ● 9 月26日 マルゼミ 第二回 テーマ：「  ３Dププリンターとロボットの世界  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/198862/ 資料： https://goo.gl/88OO5a ● 9 月26日 マルレク 第二回 テーマ：「  Cyber-Physical Systemsと自立分散システム  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/192017/ 資料： https://goo.gl/L69xjy ● 6 月20日 マルゼミ 第一回 テーマ：「  IoTとCyber-Physical Systems 」 概要： http://kokucheese.com/event/index/184387/ 資料： https://goo.gl/9hD6Od ● 6 月11日

これは、個人的な実験です。 blogの形式で期待していたのは、数式が記述できること。 次の数式は、実は、画像です。 ただ、MathJaxというJavaScriptのライブラリーを使えば、例えば、MarkDownの中でも、＄＄n!\simeq\sqrt{2\pi n}\left(\dfrac{n}{e}\right)^n＄＄ とLaTexの式を書けば、次のように出力してくれる。 $$ n!\simeq\sqrt{2\pi n}\left(\dfrac{n}{e}\right)^n $$ Latex、このところ使っていなかったので、ちょっとテストしてみた。ただ、ブラウザーによっては、うまく動かないらしい。モバイルのブラウザーで表示をチェックしたい。 Androidのブラウザーでは、ダメなようだ。困ったな。  $$  p(x) = \frac{1}{Z} e^{-\frac{1}{T}(E(x) + P V(x) - \mu N(x))}  $$ $$ Z = \sum_{x \in X} e^{-\beta E(x) -\gamma V(x) - \delta N(x)} $$ $$ dE = T dS - P dV + \mu dN $$ $$ \begin{equation} \label{relative.entropy} \begin{array}{ccl} S(\delta_n,q) &=& \displaystyle{ -\sum_{i \in N}  \delta_n(i) \, \ln \frac{\delta_n(i)}{q(i)}}   \\ \\ &=& \displaystyle{ -\ln \left( \sum_{x \in X \colon N(x) = n} e^{-\gamma |x|} \right) + \ln Z .}  \\ \end{array} \end{equation} $$ $$ f_t=\sigma ( W_f  \cdot [ h_{t-1} , x_t ] + b_f ) $$ $$ i_t=\sigma ( W_i  \cdot [ h_{t-1} , x_t ] + b_i ) $$ $$ \ti

●  12月22日 マルレク 第四回 テーマ：「 機械学習技術の現在 ２ 」 概要： https://goo.gl/HoQwlU 資料： https://goo.gl/JB2IVC ●  12月8日 クラウド研究会 第二回 テーマ：「  クラウドとコンテナー技術  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/355047/ 資料： https://goo.gl/yJjCDf ●  12月8日 クラウド研究会 第一回 テーマ：「  クラウドOSとマイクロサービス  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/342957/ 資料： https://goo.gl/yJjCDf ● 9 月29日 マルレク 第三回 テーマ：「  機械学習技術の現在  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/329933/ 資料： https://goo.gl/BnV9rP ● 6 月17日 マルレク 第二回 テーマ：「  大規模分散システムの現在 -- Twitter --  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/299614/ 資料： https://goo.gl/gOHZ1e ● 5 月14日 マルレク 第一回 テーマ：「  Facebook Parse の世界　--- モバイルアプリ開発とクラウド利用 --- 」 概要： http://kokucheese.com/event/index/285923/ 資料： https://goo.gl/SqyBH5 ● 3 月24日 マルレク 第六回 テーマ：「 Amazonのクラウド・データベース Amazon Aurora  」 概要： http://kokucheese.com/event/index/271242/ 資料： https://goo.gl/M0Ucyd ● 2 月26日  Project Ara 合同勉強会 」 マルレク特別編 テーマ：「  Project Araとものづくりの未来  」 概要： http://kokuche