white page

必要になりそうなので、勉強＆使い始めることにしました。 theano/pylearn2が鉄壁みたいなので、基本はpythonにしようと思いますが、 torchというLuaで書かれたライブラリが面白そうだったので入れてみました。 （参照： http://conditional.github.io/blog/2013/12/07/an-introduction-to-torch7/ ） ついでにprogramming in Luaのfirst editionを読み始めました。 http://underpop.free.fr/l/lua/docs/programming-in-lua-first-edition.pdf Cに埋め込めるというのはよいけど、多分自分じゃ滅多に使わないと思ってる。 理論は一回チラ見したけど、中身の実装本当にわかっているわけではないので、 とりあえずNNのそれぞれの手法の違いから勉強して行きます ʕ◔ϖ◔ʔ

maxをとったときの分布について、だだっと出してみた。 rnorm(0, 1) （平均0, 偏差1）から10 （上）1000 （中）100000（下）回サンプルして、 そのmaxをとったときの値10000回分のヒストグラム。 前にも苦労した記憶があるから、 maxの場合の分布の解析的なはなしを探してみよう。。

論文の関係でまだ非公開だけど、じきに以下で公開する予定。 https://github.com/carushi/MADscan 今回はmattnさんのgo-gtkのデモを存分にいじらせていただきました。 これ便利だから、本家のgtkの方もしっかり覚えたいな〜と思った。 まだgo-gtkは開発中でもあるしね。 でもこのソフト、CUIが使えない研究者のために開発したんだけども、 go getがタイプできるレベルならもはやCUI使えてるんじゃないかなっとね、思いましたね(； ･`д･´) ↓みたいにクロスコンパイルでバイナリーを配布したいけど http://deeeet.com/writing/2014/05/19/gox/ go-gtkに依存してるからできひん。 （できるのかな？よくわかってないけど勝手にやるのはダメよね？ というわけで絶賛お仕事中。