誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク(BackPropagation Neural Network, BPNN)～深層学習(ディープラーニング)の基礎～
誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク (BackPropagation Neural Network, BPNN) についてです。基本的には深層学習 (ディープラーニング) も同じ学習方法で実現できます。BPNN について説明するスライ...
研究室
コピペのメリット・デメリット～コピペとの正しい付き合い方～
わたしもよく使うコピペ (コピー & ペースト) についてです。ファイルや画像のコピペもできますが、今回は文字のコピペのみにします。文字を選択してから、パソコンであれば コピー：「Ctrl + C」 (Windows), 「command ...
GAPLS, GASVR でモデルの推定性能がよくなるように説明変数の選択をしよう！[Pythonコードあり]
遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) を使って説明変数を選択する話です。２つの手法である Genetic Algorithm-based Partial Least Squares (GAPLS) Geneti...
表現力向上のための研究要旨の作成 [研究室の学生向け]
今回は完全にデータ化学工学研究室 (金子研) 内の話です。こちらの、研究スキル・研究能力を構成する１５の力の中で、表現力についてです。 相手に伝えたいことを、相手のバッググラウンド (背景・専門分野・レベル) を考えて、文字や図などで分かり...
非線形モデルの解釈をしよう！～非線形モデルを各変数で偏微分～
線形のクラス分類モデル・回帰分析モデルでは、説明変数 (記述子・特徴量) ごとに重みが求まります。実際には説明変数の間には相関関係があるためモデルの解釈は簡単ではありませんが、重みを見ることでそのモデルを解釈した気になれます。 ただ、非線形...
研究スキル・研究能力を構成する１５の力
データ化学工学研究室 (金子研) では学生の成長を最優先に考えていることはこちらに書いたとおりです。 学生が成長して、研究スキル (能力・技能) が高まります。ただ、研究スキル、研究する能力といっても一つではありません。 ここでは、研究力を...
研究活動の微分と積分～学生の成長を最優先に考える～
大学教員として研究室を運営する上で第一に考えているのは、 学生の成長 です。こういう話をすると、研究のことはいいの？ となるのですが、研究成果のことを考えた場合でも、学生の成長なのです。 研究室ではもちろん研究活動が行われています。金子研究...
Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) ～あのPLSが非線形性に対応！～ [Python・MATLABコードあり]
Partial Least Squares (PLS) を変数間の非線形性に対応させた Locally-Weighted Partial Least Squares (LWPLS, 局所PLS) について、pdfとパワーポイントの資料を作成...
質問への回答のしかた～本当に相手の質問を理解しているか？～
学会発表での質問のしかたについては、こちらに書いたとおりです。 今回は逆の立場で、質問されたときの回答のしかたについて書きます。とはいっても、言いたいことは一つだけで、 回答する前に、相手がききたいことを１００％理解しよう！ です。 そもそ...
実験計画法で実験パラメータの候補を選択する (直交表を作成する) プログラムを公開します
今回は、実験計画法についてです。実験計画法の概要についてはこちらをご覧ください。 実験パラメータがあり、それぞれの候補の値が与えられているときに、決められた数の組み合わせを選択するプログラムを作成しましたので公開します。Python や M...