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たまひびとらの絵本の実

読書好きな姉妹と弟と父母の読んだ本

世界でバカにされる日本人 

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世界でバカにされる日本人
世界でバカにされる日本人

世界から見れば日本は残念な老人国。しかし日本に住む日本人にとってはいいところ。著者の言い方はちょっとキツイなと思うところもあるけど、主張には概ね同感。デンマークの youtube はウケた。そしてオランダのも笑える。

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category: 父の本

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日本の「中国人」社会 

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日本の「中国人」社会
日本の「中国人」社会

すばらしい本だと思う。本書背景には著者の深い中国知見が感じられる。さらに根底には、日本人は隣国かつ大国である中国をもっとよく理解すべきとのメッセージがある。今や70万人超の中国人が日本に住んでいる。高度人材ビザの65%は中国人であり、専門家や起業家も多数いる。日本には、クラスの4割が中国人の公立小学校だってある。中国は量ですごかったが、近年は急速に質でも向上している(DJIドローン、Huawei製品、海底捞火锅を利用する我が家には強くうなづける)。中国人は強い上昇志向を持ち、学業にもビジネスにも懸命。本書ではフォーカスしていないけど、優秀な中国人は日本だけでなく他国でもプレゼンスを増している。中国人以外もがんばらなければサバイブできなくなるよ。

category: 父の本

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「A」 マスコミが報道しなかったオウムの素顔 

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「A」 マスコミが報道しなかったオウムの素顔
「A」 マスコミが報道しなかったオウムの素顔

不思議な本だ。考えさせられる。オウム真理教のドキュメンタリーを撮ろうとする著者、のドキュメンタリー。オウムは悪のはずなのに、本書に出てくるオウム非上層部の人たちは悪には見えない。ある意味純粋な人たちで、現代社会に疑問を持ち、真理を求めてきた人たち。オウムの話が半分で、あとの半分は現代のマスコミへのアンチテーゼ。マスコミは報道をしているフリをしながら、要は報道商品を作って売っている。著者は、報道商品ではないドキュメンタリーを作るために奮闘する。

category: 父の本

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身の下相談にお答えします 

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身の下相談にお答えします
身の下相談にお答えします

前半は、老若男女、未婚既婚、みんなの悶々とする悩み。まあこれがなければ人類は死に存続していないんだから。そんな悩みの数々への著者の回答は一風変わっていておもしろい。既婚の人に関しては、やっぱり結婚という法的形態をとったのが失敗だったと言うことかな。後半はその他の人生相談を、著者がズバリ一刀両断するものが多い。質問者がうだうだ言っていても、その実はこうだ! という感じ。さすがだ。たとえば、夢を語ってもその夢を実現するために動いていない人は単なる現実逃避、とかね。

category: 父の本

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HGUC 1/144 RMS-108 マラサイ 

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HGUC 1/144 RMS-108 マラサイ
HGUC 1/144 RMS-108 マラサイ

かっこいいねー
(学校のあと、1人でこつこつやってました。両方右手なのは愛嬌。)

こて


category: 工作

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直観 Deep Learning  

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直観 Deep Learning
直観 Deep Learning

わかりそうなところを読んでいくつかのプログラムをやってみた。完読には程遠い。Path設定関係がよくわからないのと、環境設定失敗でできないものもあった。また、学習に時間のかかるプログラムのためにGPUを使おうとしたけどこれも失敗。まあそれでも得るものはある。

単語分散表現 word2vec。まず文章をたくさん用意する。その文章群でどんな言葉同士が同様に使われているかをコンピュータが学習し、言葉それぞれを多次元上のベクトルで表現する。すばらしいアイディアだな。ベクトルが近い言葉同士は使い方も近い。コンピュータはどの言葉とどの言葉の距離が近いかはわかるけど、言葉の意味がわかるわけじゃない。本書のプログラムをそのまま走らせるとおそらくpathの問題で失敗した。自分でやったのは以下。

import gensim
from gensim.models import word2vec
import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
sentences = word2vec.Text8Corpus('text8.txt') # cd でdirectory調べてそこにダウンロードしたtext8ファイルを置いた
model = word2vec.Word2Vec(sentences, size = 200)
model.similar_by_word ('love', topn = 5)

ディープラーニングの3つの基本的なネットワークは、Dense, Convoluttional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN). そのRNN。入力層のデータ案に依存性があるケース。たとえば時系列データや自然言語処理(前の言葉が次の言葉に影響する)。中間層からの出力は出力層に行くだけでなく、自己にもフィードバックさせる。ニューラルネットワークでの誤差逆伝搬法(バックプロパゲーション)は、出力層での出力での誤差勾配でそれまでの層を修正する仕組み。誤差勾配というのは微分であり、それまでの層ごとの修正というのは微分の連鎖律のこと。特にRNNでは連鎖ステップが多いので、連鎖律の掛け算ごとに値が極小化してしまう場合(勾配消失)と、値が極大化してしまう場合(勾配爆発)がでてきてしまう。これらの解決法として、LSTM, GRUがある。しかし、またもや本書のプログラムは学習用データのダウンロードがわからなくて失敗。こちらの方のプログラムを使わせてもらう。予測する式を少しだけ複雑にしたら15エポックでは損失関数値が十分下がらなかった。

category: 父の本

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ブロックチェーン、AIで先を行くエストニアで見つけた つまらなくない未来 

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ブロックチェーン、AIで先を行くエストニアで見つけた つまらなくない未来
ブロックチェーン、AIで先を行くエストニアで見つけた つまらなくない未来

エストニアのつまらなくない未来というタイトルはキツイけど(日本の未来はつまらないという意味)、本はおもしろい。エックスロードの話とかね。エストニアは文化的にフィンランドと近く、エストニアはフィンランド教育 + 旧ソ連理系 + シンガポールまたはイスラエル的サバイバルって感じ? エストニア首都のタリンはシベリア鉄道ルート上にあるので、まあそのうち行くことになるだろうね。

category: 父の本

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Electronics for Kids 

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Electronics for Kids
Electronics for Kids

おもしろいよ! モーターも作ってみたよ。

とら


category: とらの本

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サイバー空間を支配する者 

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サイバー空間を支配する者
サイバー空間を支配する者

うーん、著者それぞれが専門家なのだから、独立した本にすればよかったのでは。共著で、インターネットの起源からGDPRまでカバーして、広く浅い本になってしまっていると思う。前半は教科書読んでるようにつまらない。サイバー空間技術、サイバー空間企業、サイバー空間データ・ユーザー数で、中国が強烈にアメリカを追い上げているという話の後半はいいと思う。中国共産党のサイバー管理モデルを導入したい発展途上国もある。


category: 父の本

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ウイルスバスターの冒険―トレンドマイクロ創業物語 

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ウイルスバスターの冒険―トレンドマイクロ創業物語
ウイルスバスターの冒険―トレンドマイクロ創業物語

コンピュータにセキュリティのニーズがあることをいち早く見つけ、それを製品化したトレンドマイクロ台湾人創業者たち。しかも創業はアメリカ、その後本社を日本、という国際的布陣。コンピュータウイルスがまだできたばかりだったころに、猫と暮らすジョン・マカフィーと出会ってしまう、というのもいかにもコンピュータセキュリティがワイルドウエストだったという感じでいい。また本書は、外資が日本で日本人を雇ってビジネスをやる際の典型的問題についても語っている。

category: 父の本

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