常連

注目の的

社会貢献

質問力

こんにちは

CNNに関するもっとも基本的な質問ですけれども、

Q１: training image とtest imageの間に回転関係があっても大丈夫でそうか。

Q２: training image とtest imageとの大きさが違っても大丈夫でしょうか。

Q３: training imageのサイズがまちまちでも大丈夫でしょうか。

Q４: pooling処理に入力画素の位置とそれに対応する出力画素の位置関係が回転関係(角度を指定して)に指定する事は可能でしょうか。

ご教授宜しくお願い致します。

CNNの幾何変換に対するロバスト性は？

同じパターンの要素を持つn次元ベクトルを要素とするようなテンソル量を作るにはどのようにすればよいでしょうか？
例えば
pieces =[[0,0,0,0],[0,0,0,1],[0,0,1,0],[0,0,1,1],[0,1,0,0],[0,1,0,1],[0,1,1,0],[0,1,1,1],
         [1,0,0,0],[1,0,0,1],[1,0,1,0],[1,0,1,1],[1,1,0,0],[1,1,0,1],[1,1,1,0],[1,1,1,1]]
のように各要素は0か1であるような４次元ベクトルを重複なく要素に持つような２次元テンソルを作るにはどのように実装すればよいでしょうか？

そのために便利なモジュールやメソッドがあれば教えていただきたいです。

初心者ながらにリスト内包表記を使って書けないかと思い、

bi=[0,1]
pieces=[[p,q,r,s] for p,q,r,s in zip(bi,bi,bi,bi)
のように試してみましたが、これでは当然
[[0,0,0,0],[1,1,1,1]]と返されます、何か妙案ありませんかね？

そもそも発想を変えるべきならばどのような方針を作るべきか教えてほしいです。

0からnまでの各値を要素に持つk次元ベクトルを要素とする2次元配列の実装方法を教えてください！

### 前提・実現したいこと
ユークリッドの互除法を再帰表現ありとなしの時間計算量(オーダー）を明らかにしようとしています。
`gcd(1071, 1029)`の例で以下のプログラムを実行して繰り返し回数を表示しました。


### 発生している問題・エラーメッセージ
以下が出力結果ですが、今回の場合は再帰ありで4回、再帰なしで3回の繰り返しでした。

オーダ記法で表すには、条件分岐の部分に着目する必要がありますが、再帰なしの`while y > 0`再帰ありの`if y == 0`で、どちらもyに依存するので、時間計算量は`0(C)`（Cは定数）となると考えました。

しかし、それではなぜ再帰で定義する必要があるのかわからず、
・再帰表現ありとなしの時間計算量(オーダー）
・再帰表現ありとなしのメリット、デメリット
の２点について教えていただきたいです。

再帰表現あり
```
else conditional
else conditional
else conditional
if conditional
21
```

再帰表現なし
```
culc
culc
culc
21
```

### 該当のソースコード
再帰表現あり
```
def gcd(x, y):
    if y == 0:
    	print("if conditional")
    	return x
        
    else:
    	print("else conditional")
    	return gcd(y, x % y) #再帰
        

print(gcd(1071, 1029)) 
 ```
再帰表現なし
```Python
def gcd(x, y):
	while y > 0:
		print('culc')
		a = y
		y = x % y
		x = a
	return x

print(gcd(1071, 1029))
```

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
python3.6

ユークリッドの互除法を再帰表現ありとなしの時間計算量(オーダー）について

現在、深層学習について勉強中です。
Attention機構について理解につまっている部分があります。

Seq2Seqモデルにおいて利用されるAttention機構という前提でお伺いしたいのですが、
時刻tにおけるDecoderの出力__Y(t)__を計算する際、これはどのように計算されるのでしょうか。
私の現状の理解では、Encoderの出力__O(1~N)__(NはEncoderの系列長)とDecoderの出力__Y(t)__を利用してAttention機構から__C(t)__を計算し、再び__C(t)__と__Y(t)__を結合してからtanhなどの活性化関数にかけるものだと思っていました。

しかし、TensorflowのAttentionのチュートリアルではどうも違うように実装されているように思えます。[チュートリアルページ(英語)](https://www.tensorflow.org/beta/tutorials/text/image_captioning)

上記のページでは__C(t)__を計算する際に__Y(t-1)__を用いており、また、GRU層に入力する前に__C(t)__と入力を結合しています。

つまり、時刻tの出力__Y(t)__を得る時、Attentionの計算は時刻tのGRUの出力__Y(t)__を利用するのか、前時刻(t-1)のGRUの出力__Y(t-1)__を利用するのかを知りたいです。
以下に現状の理解の齟齬を画像にしたので載せておきます。上が自分の中での理解で、下がTensorflowのチュートリアルにあったものを自分なりに図にしたものです。
![自分の中でのAttention](519a433265c1796779edf1f9499997fd.png)
![TensorflowのAttention](399c2b8d5dd3e7cf1dbab3e46bf5cd43.png)
線の色に特に意味はないです。

また、RNN系のネットワークでは前時刻の状態__h(t-1)__を時刻tの入力に用いるという風に理解しているのですが、ここでいう__h(t-1)__というのは前時刻のRNNの出力である__Y(t-1)__と同義でしょうか。

稚拙な質問で申し訳ないですが、ご存知の方がいらっしゃったら、ご教授いただけると幸いです。

attentionが適用される箇所について

### 前提・実現したいこと


### 発生している問題・エラーメッセージ
スクレイピングのコードを書いたのですが、htmlが表示されません。
どこに問題があるのか教えていただけますと幸いです。
```
エラーメッセージ：無し
```

### 該当のソースコード

```Python
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup

class Scraper:
    def __init__(self,site):
        self.site = site
    
    def scrape(self):
        r = urllib.request.urlopen(self.site)
        html = r.read()
        parser = "html.parser"
        sp = BeautifulSoup(html,parser)
        for tag in sp.find_all("a"):
            url = tag.get("href")
            if url is None:
                continue
            if "href" in url:
                print(url)    

news = "https://news.google.com/"
Scraper(news).scrape()
```

スクレイピングが上手く実行できない

### 前提・実現したいこと
『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』という書籍に基づいて、
ローレンツ方程式を解き、3次元のグラフでその解の軌跡を
表現したいと思っています・

すると、実際に軌跡を描く機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
AttributeError: Unknown property projectction
```

### 該当のソースコード

```Python
#import modules
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#Lorenz formula
def lorenz_func(v, t, p, r, b):
    return [-p*v[0]+p*v[1], -v[0]*v[2]+r*v[0]-v[1], v[0]*v[1]-b*v[2]]

#parameters
p = 10
r = 28
b = 8/3
v0 = [0.1, 0.1, 0.1]
t = np.arange(0, 100, 0.01)

#functions
v = odeint(lorenz_func, v0, t, args=(p, r, b))

#Visualisation
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projectction='3d')
ax.plot(v[:, 0], v[:, 1], v[:, 2])

#labels
plt.title('Lorenz')
plt.grid(True)
```


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3
Jupyter notebook 5.7.8

正直エラーの意味もよくわかっておりません。。。
何卒宜しくお願い致します。

河村

ローレンツ方程式を3次元で表現できない

ニューラルネットワークの重みの更新には行列の偏微分などの知識が必要だとは思いますが、こちらはヤコビ行列などを使うのでしょうか？

シグモイド関数などを使わず、今は単純に行列の微分に関してのみ考えることとしてみます。

値を更新するときに、各重みに対して誤差を分配するという処理をすると思いますが、こちらは偏微分で言えばどのようなことを行うことを言うのでしょうか？

たとえばX^2+y^2=1800をみたすx,yを求めたいとします。
今現在のx,yの値は１，１であるとして、x,yそれぞれに対して誤差(今は1800-2=1798)をどのように分配するのでしょうか？この２変数の単純関数に対して、誤差を分配するという考え方を教えてほしいです。

ニューラルネットワークの更新に必要な行列の微分などに関する質問です

最近、eclipseでJavaの勉強を始めた初心者です。
eclipseのペースペクティブ及び、新規プロジェクトからJavaが消えてしまいました。
前日までは、有ったはずなのですが何故消えてしまったのでしょうか？
また元に戻すにはどうしたらいいのでしょうか？

詳しい方ご教授をお願い致します。
![パースペクティブ](b7ca5c2b24374a35fe25d32cf7424fc3.png)

![インストール済](db71abea9ae7474d1b05deaa6e1c3cda.png)

｛バージョン｝
eclipse　Version: 2018-09 (4.9.0)
JDK　java version "1.8.0_211"
PC Windows7 32bit

eclipseの消えたプロジェクトの戻したについて

### 前提・実現したいこと

大学でニューラルネットワークを用いようと考えています。一般的にニューラルネットワークで用いられる教師データには正解となるクラスの確率を1に残りを0にするone-hot表現を用いています。しかし例えばhappyやsadnessのようにも見えるモナ・リザの表情を教師データとして扱うならhappy:0.6　sadness:0.4のようにするべきだと思います。こういったone-hotでないデータを教師データにして学習させることは可能でしょうか？


### 発生している問題・エラーメッセージ

```
エラーメッセージ
```

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
ソースコード
```

### 試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

ニューラルネットワークの教師データはone-hotでなければならないですか？

プログラミングの学習を始めて3か月程度の初心者です。
### 前提・実現したいこと
計算問題正答数の多い時の温湿度環境の把握

### 使用するデータ
温度（データ型：行列）
湿度（データ型：行列）
風量（データ型：行列）
※一定時間に測定された複数の値を1つのデータとしている

問題正答数（データ型：ベクトル）

### 現状
現在、tensorflowを用いた強化学習によって学習を進めています。
以下のようなパラメータ設定で学習させようと本質的に似ているプログラムコードを探している段階です。

状態：温湿度と風量
行動：風量の変更
報酬：問題正答数

しかし、どのようなコードを使用すればいいのかの判断ができずに困っています。
そもそも、強化学習でこの目的が果たせるのかの確証もなく、不安が募っています。
上記目的を達成する方法として適切なのはどのような機械学習アルゴリズムなのでしょうか？

知識不足であいまいな質問となってしまい申し訳ございませんが、ご意見よろしくお願い致します。

どの機械学習アルゴリズムを用いるのが適切かわからない

### 前提・実現したいこと

状況によって変わると思いますが、ディープラーニングの学習をGPUを使用して行うのに必要な専用GPUメモリの容量の計算方法を教えて頂きたいです。

とゆうのも、U-netを使用してセグメンテーションを行おうとしているのですが、現在使用しているGPU(GeForce 1050 Ti、専用メモリ:4GB)では私の理想的なミニバッチ数を設定して実行するとOut of memoryとエラーが出てしまいます。そこで、新しいGPUを購入しようと考えているのですが、そのためにはモデルの学習に必要なGPU専用メモリの容量の計算方法を知らないと、どのGPUを買えばいいのか決めることが難しいため、困っております。

### 仮の設定

```
-タスク: 分類
-トレーニングデータ: 256×256の白黒(1 channel)画像が200枚
-テストデータ: その画像のカテゴリーの値(cat, apple, boatなど全10種類)
-使用言語: python
-フレームワーク: chainer
-モデル: VGG16
-ミニバッチ数: 20
-最適化アルゴリズム: adam
-エポック数: 300
```

### 私の考え

```
ミニバッチ分だけのデータをパラメータの更新のたびにGPU上にコピーしてゆくプログラムの場合、上の設定で必要なメモリは、
20(ミニバッチの数)×画像1枚の容量+VGG16の容量 
これだけだと考えておりました。(ここで、VGG16の容量は学習後のmodelを保存(serializers.save_npzで)した後にできるパラメータの値を保持しているファイルの容量を調べて確認するものとします。)
しかし実際には、タスクマネージャーで確認するとこの計算した容量よりも、もっと多くの容量が使用されていることが確認できました。

これは、私の計算が間違っているのでしょうか？
それとも、モデルのパラメータの更新などの計算のためにも専用GPUメモリが使用されるからでしょうか？もしそうだとしたら、どのように、その計算のために使用されるメモリ量を計算することができるでしょうか？

また、chainerの設定で、実際に必要なGPUのメモリよりも多くのメモリを確保する設定がデフォルトでされているのではないか、とも考えております。そこら辺もご存知でしたら、教えて頂きたいです。
```

ディープラーニング の学習に必要な専用GPUメモリの計算方法を知りたい。

実際の業務の内容を簡略化していますが、以下のようなケースについて、ロジックを考えています。
皆さんならどのようにロジックを考えますか。
ロジック（アルゴリズム）なので、言語は問いません。

４人の子供がおやつを選んでいます。
おやつは「ケーキ」「プリン」「いちご」「メロン」の４つで、それぞれ１つしかありません。
子どもたちは自分の欲しいおやつを第１希望～第３希望まで決められます。

ここでおやつと子どものマッチングロジックについて、以下の２つのロジックで考えます。

１．１位に選んだおやつを優先的に獲得できるロジック
２．おやつをなるべく希望に沿うように選択するロジック
　　※第１～３位のおやつ以外がなるべく行き渡らないようにするロジック

１、２のロジックの考え方について教えてください。

なお、１位で被った場合は、再び選択させるのではなく、ランダム（乱数）で良いです。
（子供たちは結果に対してケンカしないものとします）

**■6/24 12:35 追記**
> こちらの質問が他のユーザから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という指摘を受けました 「質問を編集する」ボタンから編集を行い、調査したこと・試したことを記入していただくと、回答が得られやすくなります。

すみません、丸投げのつもりはなかったのですが、この手の質問の仕方はteratailではNGなのですね。
勉強になりました。

私の考えです。

**１．１位に選んだおやつを優先的に獲得できるロジック**
- １つ目のおやつを選択する
- １つ目のおやつを第１位に選んだ人を検索する
- 第１位に選んだ人が複数人いる場合は、乱数により決定する（１つ目のおやつと子どもをマッチングする）
- 第１位に選んだ人がいなかった場合はマッチングをスキップする
- 次のおやつに進む
- すべてのおやつに対して上記操作を行う
- おやつと子どものマッチングがすべて完了していたらマッチング終了
- マッチングが完了していなければ、検索対象を第２として１つ目のおやつから検索する
- マッチングが完了するまで、第３位、選択なしの順に検索対象をずらしていく

**２．おやつをなるべく希望に沿うように選択するロジック**
　　**※第１～３位のおやつ以外がなるべく行き渡らないようにするロジック**
- １つ目から４つ目までのおやつに対して、おやつの選択の数を検索する
- おやつの選択の数が１つのおやつについてループする
- おやつを選択した子どもとおやつをマッチングする
- おやつの選択の数が１つのおやつについてのループが完了した後に、マッチング済みのおやつと子どもを除いて、再度おやつの選択の数を検索する
- おやつの選択の数が１つのおやつについてループして、おやつと子どもをマッチングする
- このループを繰り返し、選択の数が１つのおやつが無くなったら次に進む
- １つ目のおやつを選択し、複数選択されているはずなので、順位の高い人とマッチングする。順位が同位で複数人いた場合は乱数による決定とする。
- ２つ目のおやつでも同じように順位の高い人とマッチングする
- この操作をすべてのマッチングが完了していないおやつと子どもに対して実施する
- 最後に、全く選択されていないおやつがあれば、おやつと最後に残った人をマッチングする

１も２もキレイなロジックではないと思いますが、いまいち良いロジックが思い浮かびません。

マッチングのロジックについて

### 前提・実現したいこと


### 発生している問題・エラーメッセージ

```

regex pattern (yt.akamaized.net/)\s*\|\|\s*.*?\s*c\s*&&\s*d.set([^,]+\s*,\s*(?:encodeURIComponent\s*()?(?P<sig>[a-zA-Z0-9$]+)() had zero matches

```

### 該当のソースコード

```Python
from pytube import YouTube
url = 'https://www.youtube.com/watch?v=5w_lrDu5z7w'
yt = YouTube(url)
yt.streams.desc().first().download()
```

### 試したこと

動画のタイトルに特定の文字が含まれているとこうなるというのをみたので、他の動画もいくつか試しましたが、解決しませんでした。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python3.6.5

Youtubeの動画をダウンロードしたい

### 前提・実現したいこと


四季報オンラインから現在の株価を取得するプログラムを書こうとしています。
（ここでは、日産自動車株（下記URL）を例に取ります）
https://shikiho.jp/stocks/7201

BeautifulSoupを使ったスクレイピングを試みています。
四季報オンラインのコードを見ると、下記が現在株価に該当するようなのですが、うまく取得できません（後述）
<div data-v-024de7db="" class="current">766.3</div>

### 発生している問題・エラーメッセージ

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://shikiho.jp/stocks/7201'
res = requests.get(url)
res.encoding = res.apparent_encoding

bs = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

ul_div = bs.findAll('div')

print(ul_div)


```
エラーメッセージ
```

### 該当のソースコード (Python3)
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://shikiho.jp/stocks/7201'
res = requests.get(url)
res.encoding = res.apparent_encoding

bs = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

ul_div = bs.findAll('div')

print(ul_div)


結果
[<div id="app"></div>]

### 試したこと
いろいろと検索しましたが、<div></div>の中身をどう取り出すのかがわからないままです・・・
ご教示いただけると助かります。


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Python3で四季報オンラインにある現在株価をスクレイピングしたい

seleniumを使ってスクリプトで常時動いているテキストのみ
xpath指定でテキストを抽出してprintしたいのですが分かる方
いらっしゃれば教えていただきたいです。

```python
from selenium import webdriver
driver=webdriver.Chrome()

driver.get('https://time.is/ja/Tokyo')
#時刻のxpath
x = driver.find_element_by_xpath("//*[@id='twd']").text()
print(x)

```

スクレイピング　動的テキスト抽出

ここで書くのもどうかと思うのですが、ご教示いただけないでしょうか。
pythonでたまにタグ、クラスを指定しているのにそのクラス内のテキストを取得できないときがあります。requestによるスクレイピング時です。値はNoneが帰ってきます。
VBAでIE起動によるスクレイピング取得はできるので、単純にスクレイピング対策なのでしょうか。
対象は、アマゾンの商品検索一覧ページです。商品価格を取得できません。

また、スクレイピング対策されているとは具体的にどのように判別したら宜しいのでしょうか。