2021-05-01から1ヶ月間の記事一覧

対数関数の微分|基本関数の微分の公式を定義から導出する #2

指数関数、対数関数、三角関数などの微分の公式を定義から導出を行うシリーズです。#1では指数関数の微分について取り扱いました。 #2では対数関数の微分に関して取り扱いたいと思います。 以下、目次になります。1. の微分の導出2. の微分の導出3. まとめ 1…

指数関数の微分|基本関数の微分の公式を定義から導出する #1

微積分は数Ⅱ数Ⅲにおける重要なトピックですが、定義からの導出が比較的容易な数Ⅱの微分に対して、数Ⅲの微分はなかなか複雑です。そこで当シリーズでは基本関数の微分の公式を定義から導出を行えればと思います。基本的には指数関数、対数関数、三角関数など…

数学検定準1級の問題の解説 #3

数学検定準1級の問題の解説を行うシリーズです。基礎的なトピックの確認を行うのが主目的のため、1次試験を中心に取り扱います。問題と解答は下記です。 https://www.su-gaku.net/suken/wp-content/themes/su-ken/pdf/support/past_question/2020/j1q_que_1j…

数学検定準1級の問題の解説 #2

数学検定準1級の問題の解説を行うシリーズです。基礎的なトピックの確認を行うのが主目的のため、1次試験を中心に取り扱います。問題と解答は下記です。 https://www.su-gaku.net/suken/wp-content/themes/su-ken/pdf/support/past_question/2020/j1q_que_1j…

数学検定準1級の問題の解説 #1

〜 以前に数学検定の2級について取り扱いましたが、準1級の問題に関しても簡単な解説を行っておければということで確認を行います。高校の数ⅢCレベルなので、数学的な記載をある程度前提とする文献を読むにあたっての基礎になるレベルだと思います。問題は1…

TransGAN|DeepLearningを用いた生成モデルの研究を俯瞰する #5

当シリーズでは生成モデルの研究や実装の俯瞰を行います。#4ではSemi-Supervised GAN(Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks)について取り扱いました。 #5では、GANにTransformerの考え方を導入した研究である、TransGAN(TransGAN:…

プロパガンダとメディア|政治とプロパガンダ #2

「政治とプロパガンダ」について取り扱うシリーズです。#1ではプロパガンダの概要や主な手法についてざっくりと確認しました。 #2ではプロパガンダとメディアについて取り扱います。基本的にはWikipediaの記載を参考に、シンプルにまとめられたらと思います(…

プロパガンダの大枠を理解する|政治とプロパガンダ #1

憲法改正関連の話題が飛び交う昨今ですが、様々な主張がなされることで段々とどのように考えるのかが難しくなる可能性があります。憲法学については別途取り扱いたいと考えていますが、デマやプロパガンダについても理解しておくと良さそうです。ということ…

難しい文献に取り組む際の学習効率の向上のさせ方|学習法について考える #1

上記で学習法についてまとめましたが、考え方が様々ありまとめられなかった点もあると思いますので、新規シリーズで取り扱うこととしました。書籍の形式だとどうしても構成を考える必要があるのですが、合う合わないなどもあり必ずしも構成を考えるべきテー…

マルクス経済学は改めてどのように評価すべきか|マクロ経済を考える #10

#9では「新自由主義(ネオリベ)」と「囚人のジレンマ」の解消法について考察を行いました。 途中の記載で「社会主義」についてご紹介しましたので、#10ではその関連として「マルクス経済学」について取り扱いたいと思います。(先に但し書きですが、「マルク…

Graph Networkを具体的に把握する(MPNN、NLNN)|Graph Neural Networkの理解を試みる #3

Graph Neural Networkの理解を試みるシリーズです。#2では"Relational inductive biases, deep learning, and graph networks"を元にGraph Networkの大枠について確認を行いました。 #2ではGraph Networkの大枠の理解を中心に行ったので、#3ではもう少し具体…

Graph Networkについて|Graph Neural Networkの理解を試みる #2

Graph Neural Networkの理解を試みるシリーズです。#1では"Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications"を元にGraph Neural Networkの構造について確認を行いました。 途中で出てきたGraph NetworkはオーソドックスなGNNであるMPNN(Messag…