画像を複数レイヤーの重なりとして分解する →MPI表現 ...

TL;DR pdbを使おうとすると, ブレークポイントが必要かどうかに拘らずcを入力する必要がある →ストレス😠 -m pdbだけでなく-c cをつけると自動でpdbモードに入ってくれる →ストレスフリー✨ 1 python -m pdb -c c main.py なので ~/.zshrcに 1 alias pdb="python -m pdb -c c" とでも書いておけば, デバッグしたいときにpythonをpdbに変えてしまうだけでいいの ...

現段階でそういうのはないらしい ということで作った → noteバックアップ 記事→ noteをバックアップ・エクスポートするWebサービスを作った (画像可・他ブログへの移行可) 「個人ブログ/Qiita/Zenn/Scrapbox/note 使い分け」を書いているときにふと思いついた そのまま勢いで日曜丸一日を潰して作ってしもうた 今 ...

https://github.com/dginev/ar5iv 前提: arxivは投稿時, texをアップロードしなければならない ar5iv: 裏でクローラを回して, latexmlをキャッシュしてるだけっぽい 最終的にHTMLに変換されたものをzipで固めてサーバ上で管理 レンダリング時はzipを展開して独自のCSSで書き換えたものを表示 Rust製 ...

探索空間において探索されたことで更新される情報量 情報エントロピー, もしくは方策の対数尤度の期待値と考えればOK $$\displaystyle{H(\pi( \cdot | s_t)) = \sum_{a} {-\pi(a | s)\log\pi(a | s)} = E_{a\sim\pi} \left[ {-\log\pi(a | s)} \right \rbrack}$$ 引用: https://horomary.hatenablog.com/entry/2020/12/20/115439 ...

Actor-Critic型のSoft-Q学習 Soft-Q学習とは簡単に言うと, 報酬 + 方策エントロピーを目的関数に据える学習手法 SAC(Soft-Actor-Critic)の理論的背景はSoft-Q学習からきており、従来の目的関数に方策エントロピー項を加え、より多様な探索を可能にした手法です。 エントロピー項は正則化の役割 ...

WikipediaはMathJaxを使っているので(ホントか？), 画像を新規タブで開けばタイトルにtex表記が記述されている なので, 画像を新規タブで開く→ソースコードを表示→titleタグの部分をコピペすればOK 例 $${\displaystyle \langle S\rangle ={s_{k_{1}}^{e_{k_{1}}}s_{k_{2}}^{e_{k_{2}}}\cdots s_{k_{m}}^{e_{k_{m}}}\mid \exists m\in \mathbb {N} ,(k_{1},\ldots ,k_{m})\in \mathbb {N} ^{m},e_{k_{j}}\in \mathbb {N} ,s_{k_{j}}\in S}.}$$ ...

学術雑誌の影響力を測る指標らしい (そんなのあるんだ) 今年の被引用数を過去2年分のPublicationで割る $\displaystyle {\text{IF}}_{y}={\frac {{\text{Citations}}_{y}}{{\text{Publications}}_{y-1}+{\text{Publications}}_{y-2}}}.$ ...

残差の何がうれしいか？ そのモジュールが特徴量変換器として必要なければスキップすることができる 言い換えれば, 恒等変換が起点となるので, 恒等写像が簡単に実現できる ...

関数 $f(x)$ がリプシッツ連続である $\Leftrightarrow \exist k, \forall x_1, x_2 , |f(x_1)-f(x_2)|\leq k|x_1-x_2|$ 機械学習において, 摂動 $e$を与えた場合の解析に良く用いられるword (ホントか？) すなわち, リプシッツ連続であれば, $|f(x+e)-f(x)|\leq k|e|$ が成り立つので, 摂動に強い分類器であると言える. ...

\setlength{\baselineskip}{10pt} で「行間 + 文字の高さ」が10ptになる ...

Hessianの固有値は等高線の密度を表現する どの方向に勾配が, どの程度早く移動するか なので, 最大固有値が小さいと損失平面はフラットになる (等高線の密度がどの方向にも低い) ...

ロボティクス系で結構すごい人らしい ...