Author: Hironori Uchikawa

  • ロジスティック回帰をJuliaで実装してみる

    Coursera の Deep Learning Specialization の Logistic Regression with a Neural Network の演習内容(演習はPythonで実装)をJulia で実装してみる. # dataset loading using HDF5 function load_dataset() train_set_x_orig = nothing train_set_y_orig = nothing test_set_x_orig = nothing test_set_y_orig = nothing classes = nothing train_dataset = h5open(“datasets/train_catvnoncat.h5”, “r”) do file train_set_x_orig = read(file[“train_set_x”]) train_set_y_orig = read(file[“train_set_y”]) train_set_y_orig = reshape(train_set_y_orig, :, 1) end test_dataset…

  • Fluxを使用した勾配法のデモ

    和田山先生の「モデルベース深層学習と深層展開」 の第2章に記載のあった勾配法のFluxによる実装を試す.実行環境は以下の通り Julia Version 1.11.1 Commit 8f5b7ca12ad (2024-10-16 10:53 UTC) Build Info: Official https://julialang.org/ release Platform Info: OS: macOS (arm64-apple-darwin22.4.0) CPU: 8 × Apple M1 WORD_SIZE: 64 LLVM: libLLVM-16.0.6 (ORCJIT, apple-m1) ここでは2次式の最小化問題 $$ \underset{(x_1, x_2) \in \mathbb{R}^2}{\text{minimize}} \quad 4x_1^2 + x_2^2 $$ を勾配法で解くことを考える.$x_1 = x_2 = 0$ が最小値を与えることは明らかであるが,この関数の勾配は $$ \frac{\partial f}{\partial x_1} = 8x_1, \quad…

  • Qiskit はじめました

    Qiskit は、IBM が提供する量子計算用のPythonライブラリです.私は IBM Quantum Challenge の時に使用するだけなので,毎回使うたびに以前覚えたことを忘れているので,備忘録として少しブログにまとめておこうと思います. # バージョン確認 import qiskit print(qiskit.__version__) 1.2.4 Bell状態を作る回路を作成してみます. from qiskit import QuantumCircuit qc = QuantumCircuit(2, 2) qc.h(0) qc.cx(0, 1) qc.measure([0,1], [0,1]) qc.draw(output=’mpl’) QuantumRegister と ClassicalRegister を作成し,それぞれのレジスタを使って回路を作成する方法もある. ※この辺表記が複数あるので毎回混乱してる. from qiskit import ClassicalRegister, QuantumRegister, QuantumCircuit qr = QuantumRegister(2,’qr’) #量子ビット.名前がつけられる cr = ClassicalRegister(2,’cr’) #古典ビット.名前がつけられる qc = QuantumCircuit(qr, cr) qc.h(0) qc.cx(0, 1) qc.measure(qr,…

  • PyPDF2を使ってPDFを結合する

    PyPDF2を使って2つのPDFを結合するスクリプトを作成する. 使用した Python のバージョンは 3.11.3 で,PyPDF2のバージョンは 3.0.1 である. import PyPDF2 # マージする2つのPDFファイルを指定 pdf_file1 = “file1.pdf” pdf_file2 = “file2.pdf” # 新しいPDFファイルを作成してマージするためのPdfFileWriterオブジェクトを作成 output_pdf = PyPDF2.PdfWriter() # 最初のPDFファイルを開いてページを追加 with open(pdf_file1, “rb”) as file1: pdf_reader1 = PyPDF2.PdfReader(file1) for page_num in range(len(pdf_reader1.pages)): page = pdf_reader1.pages[page_num] output_pdf.add_page(page) # 2番目のPDFファイルを開いてページを追加 with open(pdf_file2, “rb”) as file2: pdf_reader2 = PyPDF2.PdfReader(file2) for page_num in range(len(pdf_reader2.pages)):…

  • Raspberry Pi のターミナルで日本語を表示させる

    Raspberry Pi OS をインストールした Raspberry Pi で,デフォルトのままだとターミナル上で日本語が表示されなかったので設定した際のメモ. Raspberry Pi のターミナルで日本語を表示させるためには,システムのロケールを日本語(UTF-8)に設定し,日本語フォントをインストールする必要がある.以下がその手順. ロケールの設定 Raspberry Pi OS では,raspi-config ツールを使用してロケールを設定できる. ターミナルを開き,以下のコマンドを実行. sudo raspi-config 「Localisation Options」(ローカリゼーション設定)を選択. 「Locale」を選択し、使用したい日本語ロケール(例:ja_JP.UTF-8)を探して選択する. デフォルトのロケールとして設定. 日本語フォントのインストール ターミナル上で日本語を正しく表示されるには,日本語フォントが必要.以下のコマンドで日本語フォントをインストールする. sudo apt-get install fonts-ipafont 最後にシステムの再起動 設定を有効にするために Raspberry Pi を再起動する. sudo reboot 再起動後,ターミナルを開いて日本語が正しく表示されるか確認する. ちなみに自分の環境では,cat コマンドで日本語表示できたものの,less コマンドで日本語が文字化けしていた. echo $LANG echo $LC_ALL で,ロケールが正しく設定されているか確認すると.LC_ALL が設定されていなかったので,以下のコマンドを .bashrc に追記することで解決した. export LC_ALL=ja_JP.UTF-8

  • arXivの新着をSlackに通知する

    ★注意★ この記事のスクリプトは下記の古いパッケージで動作確認しており,最新のパッケージでは動作しないことをご留意ください. arxiv==1.4.7 openai==0.27.4 arxiv APIを用いた論文検索 arxivに投稿された論文を自動でSlackへ通知するbotを作成する. 概ね 参考1 を参考にした. arxivのAPIを用いると,以下のように新規投稿された論文を取得できる. import datetime as dt import arxiv # パラメータ MAX_RESULT = 10 N_DAYS = 7 # テンプレートを用意 QUERY_TEMPLATE = ‘%28 ti:%22{}%22 OR abs:%22{}%22 %29 AND submittedDate: [{} TO {}]’ keyword = “Information Theory” today = dt.datetime.today() base_date = today – dt.timedelta(days=N_DAYS) query = QUERY_TEMPLATE.format(keyword, keyword,…

  • Lean 6

    萩原先生から出題された課題(脳トレ)を解いてみた. import Mathlib.Tactic section variable (A : Prop) example : ¬ (A ↔ ¬ A) := by intro (h : A ↔ ¬ A) have h1 : A → ¬ A := h.mp have h2 : ¬ A → A := h.mpr have h3 : (A → ¬ A) → ¬ A := by intro…

  • LEAN写経 応用情報数理学特論 第11回

    千葉大学 萩原先生の 応用情報数理学特論 第11回 の演習をLean4で写経してみる. 演習11-01 — 目標1.data.set — 目標2.関数と集合 — 目標3.型上のinjectiveとsurjective import Mathlib.Tactic — Lean4だとだいたいこれで色々使えるようになる(適当...) variable {X Y : Type} (S : Set X) (P : X → Prop) #check ∀ x ∈ S, P x #check ∃ x ∈ S, P x example (h : ∀ x ∈ S, P x) (x : X)…

  • LEAN写経 応用情報数理学特論 第10回

    千葉大学 萩原先生の 応用情報数理学特論 第10回 の演習をLean4で写経してみる. 演習10-01 /- 目標1. ℕ inductive zero : ℕ succ : ℕ → ℕ -/ import Mathlib.Tactic — Lean4だとだいたいこれで色々使えるようになる(適当...) #print Nat — これでNatの定義が見れる. #check Nat.zero — Lean では 0 も自然数 #check Nat.succ — これでNat.succの型が見れる. open Nat #eval zero — 0 #eval succ zero — 1 … 0の次の数 #eval succ (succ zero) –…

  • LEAN写経 応用情報数理学特論 第09回

    千葉大学 萩原先生の 応用情報数理学特論 第09回 の演習をLean4で写経してみる. 演習09-01 /- 目標1. set set ⊆ \subseteq ∈ \in ∪ \u ∩ \i \ \ ∅ \empty -/ import Mathlib.Tactic — 目標2. False.elim (h : x ∈ (∅ : set U)) variable {U : Type} — このあと引数が柔軟にとれるように,中括弧にしておく variable (A B : Set U) — U を母集合とする部分集合 A, B variable (x :…