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安藤さんの発表
- (沼田)
- (清水)GPU並列を卒論で使う?
- 画像処理系を扱う分には便利なため、使うかもしれない
- (木下)13p,GPUの並列化はできる?
- CPUをGPUに変えて2番のMATLABで実装すればできると思う。
- (滝沢)11p,RealとFakeはどう判断している?
- (長瀬)超解像以外で興味のあるテーマは?
- テキストの分類に応用できそう。もっと調べていきたい。
- (武藤)13p,実装方法1番と2番はどっちが実行速い?
- (川口)11p,学習パラメータは変えられる?
- (瀧田)GPU並列ができなかったとき、他の並列方法は考えている?
- Pytorchの他にはテンソルフローGPUなどの応用例があるので、これが使えそう
- (レネ)13p,2番についてMATLABを使う予定は?
- (奥原)11p,バッチサイズとは?
- 13p,1番の拡張で2番はできるのか
- 100個の中から取り出してくるサイズ、エポック数だけ学習させる
- できると思う
木下さんの発表
- (沼田)
- (清水)tickdataの中身が消えたとき、結果に影響する?
- (滝沢)5p,データが消えてもプログラムが動くようにしている?
- プログラムがいつ消えるのかが分かったり、バックアップできたらいいと思っている。
- (長瀬)図2,時間足を変えたごとの取引の回数は長い時間足の方が少なくなる?
- そういう傾向にある。バックテストの結果では同じ回数になる。長期になるとデータが消える問題がある。
- (武藤)6p,点線は何か?
- 長期になればなるほどマイナスが少ないことを表す近似曲線
- (安藤)4p,プラスになるような方法を見つけて、それをプログラムに組み込むのか?
- (川口)プログラムを変えていったときに、長期より短期が良い結果だったら?
- (瀧田)5p,5月6月のデータのバックアップは取れている?
- (レネ)6p,グラフの3分足(4番目)の点についての説明
- 取引回数が他より少なく、良い結果のときに止まっていたため高くなっている
- (奥原)長い足の方が一般的に収支がいいことは知られているが、高頻度データでどうやって長期足より良くなるルールを見つけられるか
長瀬さんの発表
- (沼田)
- (清水)卒論にソーシャルキャピタル(SC)を取り入れる予定?
- (木下)19p,ソーシャルキャピタルと防災力との相関がみられない理由
- (滝沢)16p,SC&効率値が高い=人と人とのつながりが強い?
- (長瀬)コミュニケーションの頻度と防災力にはあまり関係がない
- (武藤)16p,青枠とオレンジ枠に着目している理由
- SCが防災力の上昇につながっているのか検証するため。オレンジ:SC高いが防災力低め,青:SCが防災力向上につながるような取り組みが必要。
- (安藤)10p表4,()の数字は何か?
- (川口)3p,仮定の検証は本論文ではできている?
- 19p,正の相関がでていることから、検証はできていると考えられる
- (瀧田)13p,線は何か?
- 防災力は高いがSCが低いものは存在しないということを表すための線引き
- (レネ)13p,図7の1番右下の点は良い結果なのか?図8と関係がある?εは何?
- SCが地域の防災力にあまりつながっていないという現れ
- 関係はある
- 無限小整数
- (奥原)この論文のどこかを生かすとしたら16p図8が組み込めそう
○○さんの発表
- (沼田)
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