(ドラマ)エクソシスト

皆さんは1973年に公開されたエクソシストという映画をご存知でしょうか。
少女に憑依した悪霊と、悪魔祓いのカラス神父とメリン神父が壮絶な格闘をする映画です。

360°回転する首や、

スパイダーウォーク、

Tublar Bellsなどが印象に残っています。

この映画の正当な続編として、2016〜2017年にドラマ版のエクソシストが放映されました。随所に映画版に対するオマージュが見られたり、現代風の解釈でストーリーが展開され、見ごたえのあるドラマでした。

ブライアン・クランストンとダニエル・クレイグを足して2で割ったような激シブのベン・ダニエルズの演技も必見です。

残念なことにシーズン2で打ち切りとなってしまったようですが、一応ストーリーは完結しています(シーズン3以降の伏線らしき描写もありますが…)。

ちょっと怖いので心臓が弱い方はやめておいた方がいいかもしれません。

exo1.png

【公式(日本語版)】
https://video.foxjapan.com/tv/exorcist/s1/index.html
【Amazon Prime Video】
https://www.amazon.co.jp/gp/video/detail/B075NXF1CC/ref=atv_dp

(写経)ゼロから作るDeep Learning 006

前回はパーセプトロンというアルゴリズムについて確認しました。
今回はパーセプトロンを用いて簡単な論理回路について考えてみたいと思います。

【ANDゲート】
ここで考える論理回路は2つの入力(x1,x2)を受けて、1つの出力(y)を返すゲートです。下の図の通り、ANDゲートでは2つの入力が1のときだけ1を出力し、それ以外は0を出力します。

ANDゲート

【NANDゲート】
NANDゲートは先程のANDゲートと出力が反対になります。

NANDゲート
NANDゲート

【ORゲート】
ORゲートは2つの入力が0のときは出力0を返し、それ以外は出力1を返す論理回路です。

ORゲート

【XORゲート】
では次のようなXORゲートはどうでしょうか。
実はこれはAND,NAND,ORゲートと異なりこれまでみてきたパーセプトロンでは実装できません。
次回はこの問題を解決するために多層パーセプトロンを勉強してみます。

XORゲート

(写経)ゼロから作るDeep Learning 005

pythonの簡単な予習が終わったので、やっと本題に入ることができました。

【ニューラルネットワークとは】

下図のように、人間の神経回路は「ニューロン」と呼ばれる神経細胞で構成されれています。

ニューロンは、細胞体から伸びる樹状突起と軸索で構成されており、軸索の末端は「シナプス」と呼ばれ、他のニューロンの樹状突起に接続しています。

ニューロンはシナプスを介して電気的信号を受け取り、その信号がある閾値を超えていると次のニューロンへと信号を伝達します(発火)

figure12

ニューラルネットワーク」とはこの人間の神経回路のネットワーク構造を模した情報処理システムのことです。「パーセプトロン」とは、このニューラルネットワークの最も基本的なアルゴリズムです。

x1、x2は入力信号、w1、w2は重み(信号の重要度)を表し、それぞれ乗算されたものがニューロンへと伝達されます。その総和がある限界値を超えた場合に発火することとし、この限界値のことを閾値θとします。(実際にはもっと多くの入力がありますが、ここでは簡単のため2つだけです)
これを数式化すると以下のように表現できます。

(写経)ゼロから作るDeep Learning 004

今日は matplotpyplot の pyplot モジュールを使ってグラフの描画のお勉強。

✔簡易的な描画と、オブジェクト指向の描画の2つがあること
✔オブジェクト指向の描画では、描画領域の fig, ax インスタンスを作成する
✔グラフタイトル、目盛り、レジェンドなどのメソッドが用意されている

これらのポイントを確認しました。

python入門はここまで。
次回以降はやっとDeep Learningの内容になる予定です。

ビットコイン 9月の収支

増税後から、レシートを見るようになりました…って人多いですよね?

2019年8月から軍資金50,000円(こっそり貯めたお小遣い)で始めたBitMEXの収支報告です。
軍資金が多ければ多いほどリスクは小さくなりますが、実践あるのみということで少額から始めました。これまで投資などの経験はなかったのでFXのお勉強をしながらやっています。

9月はほとんどノーポジでしたが、9月25日の急落のため、日本円換算の収支は+8360円にとどまりました。

レート ビットコイン 日本円換算
8333 USD/XBT 0.1523 XBT 137374 円
9月の収支(10月1日時点) +8360
トータル収支 +87374

(写経)ゼロから作るDeep Learning 003

前回はpythonの「クラス」について確認しました。
まだまだディープラーニングの「デ」の字も見えてきません…(笑)

全くのプログラミング未経験だと、「関数」と「メソッド」、「ライブラリ」と「モジュール」など似たような言葉で混乱しやすいですね。

それからオブジェクト指向を理解しておかないと、

a = [1, 2, 3, 4, 5]
len(a)  が OK で
a.len() が NG かわかりませんでした… 

今回は機械学習の行列計算で必須のpythonライブラリ「Numpy」のお勉強です。

今日はここまで。

(写経)ゼロから作るDeep Learning 002

前回は超基礎の算術計算、データ型、if文、for文、関数の作成を確認しました。
今回はクラスについてお勉強。

【クラス】

プログラミングでいう「オブジェクト」とは、
“Hello” などのデータと、そのデータがもつ find() join()などのメソッドを合わせたもの。


このオブジェクトの設計図を「クラス」という。
クラスから作ったオブジェクトを、特別に区別する意味で「インスタンス」と呼ぶ。

例えば車クラス(オブジェクト)という新しいクラスを考えると、
データにあたるのが、メーカーや排気量、色など
メソッドにあたるのが、走る・曲がる・止まるなど
インスタンスは車そのもの


これをコードで表現すると、クラスの定義は、

class 車:
    def __init__(self,メーカー,排気量,色):
        self.メーカー = メーカー
        self.排気量 = 排気量
        self.色 = 色

    def 走る(self):
        print("走り出す")
    
    def 曲がる(self):
        print("曲がる")

    def 止まる(self):
        print("止まる)

車インスタンスを作って、変数 car に代入するのは、
この時メーカーと排気量、色を決めてインスタンスを作成。

car = 車(HONDA,2000cc,white)

これでメーカーや排気量などのデータと、走る・止まるなどのメソッドをもったcarオブジェクトができる。データへのアクセスやメソッドは、この通り。

>>> car.メーカー
HONDA

>>> car.排気量
2000cc

>>> car.走る()
"走り出す"


もう少しかっこよくclass Manを定義してみるとこんな感じ。
__init__()はインスタンス作成時に自動的に呼び出されるのでprint(“Initialized!”)が実行されている。

…という理解でいいのだろうか。

ブレイキング・バッド続編映画が待ち遠しい!

Image result for ブレイキング バッド

またまた寝不足必至の「ブレイキング・バッド」がやって参りました…

「ブレイキング・バッド」は2008年から2013年にアメリカで放送された、大人気のTVシリーズです。

主人公は、癌で余命宣告された高校化学の教師ウォルター・ホワイト。家族にお金を残すため、ドラッグディーラのジェシー・ピンクマンと組んで麻薬精製に手を染めていきます…

終始ドキドキ・ワクワクの展開で、ついつい2,3話まとめて観てしまったこの作品がついに続編映画となって帰ってきます!

ネタバレになってしまうので詳しくは言えませんが、これを期にもう一度「ブレイキング・バッド」を復習しておきます…結局寝不足…

エルカミーノ: ブレイキング・バッド THE MOVIE(El Camino: A Breaking Bad Movie)
https://hypebeast.com/jp/2019/8/el-camino-a-breaking-bad-movie-date-announcement-trailer-netflix

ブレキング・バッド
http://www.breakingbad.jp/

(写経)ゼロから作るDeep Learning 001

暑さも通り過ぎて秋らしい季節になってきました。
3連休は家族サービスのため、やや疲弊気味ですが今日から以前紹介した「ゼロから作るDeep Learning(斎藤 康毅 著)」の写経を始めてみようと思います。

Pythonというプログラミング言語も別に勉強していますが、適宜復習しながらすすめて行く予定です。

(実行環境)
macOS Mojave ver.10.14.5
Python 3.7.3
Anaconda 4.3.0
Jupyter Notebook 5.7.8

【算術計算】


【データ型】


【変数】


【リスト】


【ディクショナリ】


【ブーリアン】


【if文】


【for文】


【関数】

とりあえず初回はpythonの超基礎の簡単なとこから。

わかりやすい説明 その3

コツその3.「相手の予備知識を確認する」

✓説明するときのシチュエーションを意識する
✓メニューを提示する

に引き続いて「相手の予備知識を確認する」作業が重要です。

これをやっていないと、全て話し終わった後にポカンとした顔をされてしまいます。

例えば、iPhoneの説明をする場合、

「iPhoneって名前を聞いたことありますか?」
「iPhoneと聞いてどんなことをイメージしますか?」


などと聞いておくと、

「アップルの携帯電話ですよね。」
「それって美味しいんですか?」


のように返事が返ってくるので、iPhoneの知識をどの程度を持っているかわかります。

そうすることで、この人はiPhone自体の細かい説明は省いて機能にフォーカスして説明すればいいだ、とか、そもそもスマートフォンってなぁに?というところから説明したほうが良さそうだな。
ということが把握できます。

繰り返しになりますが、まず人に何かを説明する前に、

✓説明するときのシチュエーションを意識する
✓メニューを提示する
✓相手の予備知識を確認する


この3つのポイントをおさえてから話の本題に入ると良いです。
つづく