これが何のことか分からなくても、最後の1行を見てください… a * a == 2 となっています！ a は自乗して 2 になる数なんだから、これは $\sqrt{2}$ そのものです。同じように虚数単位 $i$ や $1$ の原始 $n$ 乗根 $\zeta_n$ も、近似ではない「その数そのもの」をプログラムで実現できてしまうのです。 このシリーズでは 「数を作る ＝ 代数拡大」 を実装することをゴールとしつつ、その過程で代数学における「群・環・体」などの基礎的な概念についても解説していきたいと思います。 シリーズの狙い： 抽象的で難しい代数学を、プログラムを通して身近に感じられるようにしたい。 関数型やプロトコル指向に対する数学的な視点を展開してみたい。 「なるほど、分からん」ではなく「なるほど、すごい！」を目指す。 ちなみに僕は代数学はあまり得意ではないので、間違いなどあればご指摘下
RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる～～～！？」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS 作者によるブログ 作者の方のブログにChainerのサンプルコードがあったので、それを元にTensorFlowで実装してみました。早く動かしたい！という方はこちらを見てみてください。 icoxfog417/tensorflow_qrnn (Starを頂ければ励みになります m(_ _)m) 本記事では、この研究のモチベーションとそのアプローチについ
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