きのこる庭

　なんとなく機械学習周りのツールをいじってみて、いざ学習モデルを組んでみようとTensorFlowのコードを見てみた所、なにやら奇妙で膨大な処理がつらつらと書き連ねられていて圧倒された…なんて経験をされた方も少なくないと思われます。確かにTensorFlowのコードは一見すると複雑怪奇ですが、プログラムの背景に存在している以下の4つの概念を抑えてしまえば 膨大なコードもうまく紐解いてゆくことが可能です。

　この記事ではTensorFlowによる学習のコードを見て どこでどういう処理が行われているのかなんとなくイメージできる事を目標として、簡単なモデルの例からTensorFlowにおける学習の導入まで段階的に議論を進めていきます。
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最近Kerasに関して勉強をする機会があったためまとめました。
Kerasで多層パーセプトロンを構築されている方は 幾何的な理解の助けにご利用下さい。
( どちらかというと学習メモ用に走り書きしただけなので 難解な部分, 認識の誤り等残っている可能性があります。
その際にはお手数ですがTwitter(@irration)までご連絡いただけましたら幸いです )

また、今回はモデル構築部の幾何的な理解を目標としているため、実際のKeras部分を用いた学習に関しては省略しております。ご了承下さい。

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　前回の「機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 前半戦結果」の記事から早くも半年近くが経過しました(覚えてくれている人いるだろうか…)。本当に時間が過ぎるのは早い。とりあえず2017年前半の締め括りの季節として良い時期になってきたので少々早いですが後半戦結果を書きました。後半戦では 色々な軌道修正・計画の調整を行ったため 前半戦に記載している流れになっていない部分がありますがご了承下さい。
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自分と同じようなバックグラウンドで「機械学習周辺の数学まわりの勉強をしたい」という人の助けに少しでもなれればと思い、半年間の勉強の軌跡を公開することにした。

● 前提

・数学の勉強と言える勉強は高校数学で言う所の数II・Bまでしかやってこなかった。
・数学が超得意だったかというとそういうわけではなく、まあ普通なライン。
・大学は情報系で文理一緒だけど、正直大学数学らしい数学はあまりやってこなかった。
・社会人になって以来ずっと数学コンプレックスで「大学の時もっと理系の勉強をしておけばよかった」と後悔する日々だった。
・「とにかくツールとか沢山触りまくって慣れた方が良い」という意見も沢山頂いていたのだけど、
– やはり専門の文献を読むとブワーッと数式が出て来て「うっ」となる自分が情けなく感じる経験をした
– このまま勉強しないで年をとった後に「あの時やっておけば」という後悔はしたくなかった
– 「機械学習やってます」と言うならばせめてバックグラウンドをしっかり固めて胸を張って言いたい
等様々な思いや経験が交錯して、個人的な趣向としてどうしても先に数学周りの補強をせずにはいられなかったため 約1年がかりの個人的な大プロジェクト(2016年6月〜2017年6月)として補強計画を立てることにした。
・勉強時間の平均は1日1〜2時間程度でほぼ毎日実施。休日等時間のあるときは4〜5時間程度。
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今年に入って1月頃にBlockchain技術に関してプレゼンする機会があった。
発表後スライドが眠ったままだったのだけど、そうこうしているうちに世の中でFintechやらBitcoinやらのキーワードが瞬く間に広がり始めたので、そのまま眠らせておくより公開した方が社会全体の利益になるだろうという判断で公開することに決めた。

皆様のBlockchain周りの知識の習得に際して少しでもお役に立てれば幸いです。
また、もし間違いや誤解を招く表現などございましたら教えていただけましたら幸いです。
( もし間違った情報を正しい情報として発信しているとしたら社会の利益どころか悪になってしまいかねない… )

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