小澤卒論 の履歴(No.31)

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  • 1 (2024-08-21 (水) 12:00:08)
  • 2 (2024-08-21 (水) 12:02:29)
  • 3 (2024-08-26 (月) 17:03:19)
  • 4 (2024-08-27 (火) 19:05:12)
  • 5 (2024-08-28 (水) 16:50:19)
  • 6 (2024-08-30 (金) 16:59:56)
  • 7 (2024-09-04 (水) 16:35:07)
  • 8 (2024-09-05 (木) 16:32:48)
  • 9 (2024-09-10 (火) 16:39:16)
  • 10 (2024-09-12 (木) 16:17:51)
  • 11 (2024-09-18 (水) 16:51:06)
  • 12 (2024-10-07 (月) 11:52:58)
  • 13 (2024-10-11 (金) 18:51:12)
  • 14 (2024-11-01 (金) 09:46:51)
  • 15 (2024-11-14 (木) 17:27:58)
  • 16 (2024-11-18 (月) 10:43:51)
  • 17 (2024-11-18 (月) 18:11:19)
  • 18 (2024-11-19 (火) 11:50:00)
  • 19 (2024-11-21 (木) 13:14:54)
  • 20 (2024-11-24 (日) 16:38:33)
  • 21 (2024-11-25 (月) 09:46:16)
  • 22 (2024-11-26 (火) 11:36:46)
  • 23 (2024-11-26 (火) 14:50:54)
  • 24 (2024-12-03 (火) 14:49:54)
  • 25 (2024-12-11 (水) 17:09:16)
  • 26 (2024-12-18 (水) 14:52:51)
  • 27 (2024-12-19 (木) 17:53:18)
  • 28 (2024-12-20 (金) 10:31:20)
  • 29 (2024-12-23 (月) 10:22:03)
  • 30 (2024-12-24 (火) 10:03:08)
  • 31 (2024-12-24 (火) 18:18:33)
  • 32 (2024-12-25 (水) 16:09:28)
  • 33 (2025-01-06 (月) 09:58:26)
  • 34 (2025-01-08 (水) 11:57:41)
  • 35 (2025-01-09 (木) 15:31:53)
  • 36 (2025-01-10 (金) 17:54:22)
  • 37 (2025-01-13 (月) 13:10:47)
  • 38 (2025-01-14 (火) 15:19:29)
  • 39 (2025-01-15 (水) 18:08:00)
  • 40 (2025-01-16 (木) 13:52:22)
  • 41 (2025-01-17 (金) 10:02:34)
  • 42 (2025-01-20 (月) 14:14:13)
  • 43 (2025-01-21 (火) 12:17:45)
  • 44 (2025-01-24 (金) 10:43:46)
  • 45 (2025-01-24 (金) 14:52:52)
  • 46 (2025-01-25 (土) 17:37:47)
  • 47 (2025-01-27 (月) 14:07:28)
  • 48 (2025-01-27 (月) 17:27:37)
  • 49 (2025-01-29 (水) 19:04:42)
  • 50 (2025-01-31 (金) 11:27:10)
  • 51 (2025-02-03 (月) 10:31:49)
  • 52 (2025-02-03 (月) 22:51:31)
  • 53 (2025-02-04 (火) 05:29:50)
  • 54 (2025-02-04 (火) 10:58:54)
  • 55 (2025-02-04 (火) 14:59:02)
  • 56 (2025-02-05 (水) 10:46:23)
  • 57 (2025-02-05 (水) 12:20:16)
  • 58 (2025-02-06 (木) 20:28:28)
  • 59 (2025-02-07 (金) 15:27:34)

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小澤?

卒論章立て

タイトル：ターミナルアトラクタを組み込んだ複製・競合メカニズムによる効率的な機械学習の構築 表紙1枚 1. はじめに 1.1 本研究の背景(1p) 1.2 本研究の目的(1p) 1.3 本論文の概要(1p) 2. 複製・競合を考慮した動径基底関数ネットワーク 2.1 競合動径基底関数ネットワーク(3p) 2.2 ターミナルアトラクタ(3p) 2.3 基底関数の複製(3p) 3. 機械学習に関して 3.1 機械学習と最適化の関係(3p) 3.2 ポテンシャルとかエネルギー関数を最小化する手法(機械学習の種類)(3p)(Newton法、PSO、シミュレーテッドアニーリング) 3.3 最小化する方法(最急降下法、一撃アルゴリズム)の長所・短所 (3p) 4. 提案手法 4.1 wは競合，mは複製，sは一撃にして組み合わせた 4.2 python高速化ライブラリの話(3p) 4.3 機械学習への組み込み(3p) 5. 数値実験並びに考察 5.1 関数近似できてるかの確認+普通verとnumba verの比較(3p) 5.2 多次元への適用事例(3p) 最終的な問題に適用じゃなくても，適当な問題に適用してみて処理時間が短くなった的な 6. おわりに (1p)

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8月21日

8月26日

8月27日

8月28日

8月30日

9月4日

上のプログラムは教師信号が非負の場合にしか対応していないので、後日正負対応版を出す

9月5日

9月10日

9月12日

↑これは未完成なので要修正

9月18日

10月04日

10月11日

11月01日

11月14日

11月18日

11月26日

12月03日

12月11日

12月18日かけそうなこと numbaの仕組み，numbaの導入

高速化ライブラリには何があるか(Cython，numba，pypy...) ベンチマーク関数の話

12月23日

12月24日