過去・現在・未来

  2013年1月13日 その他 寄り道の寄り道をしていたら目に入った、Baezの最新のblog。”From Set Theory to Type Theory ”　 http:// golem.ph.utexas.edu/category/2013/ 01/from_set_theory_to_type_theory.html#more   … とても面白い。彼の講義録、blog、10年分ぐらい読まずにたまっているのだけれど、いつか全部読んでみたい。   2013年1月13日 その他 Baezのpostは、 univalent type theory の重要性をわかりやすく解説したもの。しかも前半部分は、ETCS(Elementary Theory of the Category of Sets) = LawvereのTopos理論の面白い解説になっている。   2013年2月11日 その他 一日、 Univalent Theory の論文とビデオをZapping。久しぶりに萌える。Topos, LQG以来かな。数学の基礎の話だが、そのうち、確実にCSに落ちてくるだろう。   2013年2月11日 その他 Univalent Foundations of Mathematics http://www. math.ias.edu/~vladimir/Site 3/Univalent_Foundations_files/2011_Goteborg.pdf   … で、 Univalent Theory の大ボスの Voevodsky が面白いエピソードを紹介している。   2013年2月11日 その他 彼は、集合論に代わる数学を基礎づける演繹システムを探して、" homotopy λ- calculus"という難しい理論をひねり出すのだが、ある時それが自分の大学のCSの学部学生が普通に習っているコンピュータ上の「証明支援」システムと同じものであることに気付く。2009年のこと。   2013年2月11日 その他 Voevodsky の論文の一部は、Coqという「

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