おかねはだいじ

家計簿ときどき日常

ごーるでんうぃーく1(ぷらいすれす)

ゴールデンウィーク終わってしまいました。

結論から言うと、今年のゴールデンウィークはとても充実していました。

折角「家計簿ときどき日常」というサブタイトルもあることなので、何があったか、何をしていたかを時系列(3日から7日)に沿って書き記しておこうと思います。

 

 

初日: 彼女来訪

実は僕は男性です。

そして彼女がいます。

付き合いはじめてかれこれ4年以上です。

はやいものですね。

ですが2年とちょっと遠距離です。

そんな彼女が東京まで来てくれました。

そして6日までの4日間、僕の狭い狭い部屋に泊まってくれました。

嬉しいかぎりです。

 

お昼前の11時くらいに東京駅に着くとのことで迎えに行きました。

いつも通り僕は少し遅刻です。

社会人になってもこの様子では先が思いやられます。

 

その帰り道、永田町駅付近のしゃれおつな焼肉屋さんにいきました。

僕が普段食べられないようなお肉をたくさん食べました。

旨しです。

彼女にも喜んでもらえました。

よかったよかった。

 

それから別件で30分ほど過ごしたのち、4時ごろ帰宅にしました。

 

それからはずーっと睡眠です(彼女が)。

僕も3時間ほど寝たのですが、起きてからはやりたいことをこそこそとやっていました。

彼女は夜ごはんも食べていません。

眠り姫でした。

 

初日はこんな感じです。

焼肉屋さんと睡眠がメインイベントだったと思います。

続く。

 

 

すうがくめも2(最適化まわり)

数学についての雑なメモです。

 

今回は以下の3つです。

1. 誤差関数の最大or最小化と勾配法の上昇or下降の対応関係

2. ニュートン法の最適化への適用

3. 重み減衰とバイアスの独立関係

 


1. nlpチュートリアルニューラルネットについて
なぜか誤差関数の最大化を目的としている(出力層の誤差を[正解ラベル - 出力])ため、重みに対しては勾配上昇法を用いている(w += になってる)
本来は、誤差関数の最小化が目的なので勾配降下法を用いる!
誤差関数の最小化を目的にすれば、出力層の誤差は教科書どおりで[出力 - 正解ラベル]になり、重み更新は勾配降下法となるため、重みに対して減算(w -=)を行う!!
(正確にはニューラルネットは各サンプルに対して重みの更新を行うので確率的勾配降下法)

 

2.ニュートン法について

ニュートン法はもともとf(x) = 0 の解を求めるために使われるが、f'(x) = 0に対して適用することで傾きが0となるような解xを解析的に求めることができる!

 

3. 重み減衰の使い方に注意

重み減衰は通常、重み行列にのみ行いバイアスには行わない
バイアスは過適合しにくいのと、ときには大きな値になるのも必要だから

 

すうがくめも1(統計まわり)

数学の雑なメモです。

 

 

最尤推定やMAP推定はベイズ推定において、パラメータθで無限となり、それ以外で0となるようなデルタ関数を考えたもの

 

・ディリクレ分布とか正規分布とか正規化してるのに値が1をこえるのはなんでか?→「正規化」とはそれぞれの値を1より小さくすることではなく、総和が1になるように調整することである!!!

連続分布ならそれぞれの高さは無限大まで取りうる。微小点における値が無限大なら、積分したときに∞/0.000000…1で1となるため(これは何か違う気もしている)

 

確率密度関数は-∞から∞までの積分が1なのであって高さ(?)は1より上をとることは全然ある(もちろんその高さの最大は∞) 

ディリクレ分布は横軸θの範囲が0から1なので、-∞から∞までの積分は0から1の積分と等価

 

・離散分布は底辺の長さが1である長方形を隣り合わせで書いたもの、だからそれぞれの値をただ足し合わせるだけでよい。一方で、ディリクレ分布など連続分布は底辺の長さが0.0001も0.0000001も0.0000000001に対しても対応する高さがある。そしてその高さが1をこえることは全然ありえる。積分で求められるのは、4×0001 + 3×0.0000001 + 25000000×0.0000000001 +… を積分区間で求めたもの!!!→→→区分求積法の公式に通ずる?

 

 

てすとがありました(100700円)

火曜日に研修で学んだ内容のテストがありました。

技術研修の第一段階は終了です。

 

日曜日は1000円

月曜日も1000円

火曜日が1400円

 

日曜日はオフィスで勉強。

月曜日は火曜日のテストに向けて、東京駅周辺で24時間いられる場所を探すも見つからず諦め。

火曜日はテスト。

 

テストは2つあったのですが、後半に関しては準備不足もあり悲惨な結果でした。

真面目にならないとだめですね。

おふぃすたのしい(97300円)

出費はなかなか手痛い。

家賃40000円
クレジットカード43500円(プログラミング教室代と摩天楼おごり、その他もろもろ)

 

土曜日
昼 グラタンとパンで500円
吉野家500円

 

金曜日

昼食

パン3つくらいで500円くらい

夕食
ガーリックパンと甘いやつと八王子ラーメンで500円

 

木曜
はなまると中華料理で3000円

 

日常要素を申し訳程度に。

木曜日は同期6人で中華料理店へ。

はじめて本格的な中華料理を食べました。

お腹いっぱいになりましたし、そこで会社についてとか交友関係の形とか、様々なことを議論したりしました。

大満足です。

 

金曜日は会社の同期が泊まりにきてくれました。
コーディングしたりアニソンで盛り上がったりとかなり楽しかったです。

次までに机と椅子とディスプレイがほしいところ。

 

今日明日でコーディングがキリのいいところまでいけばいいのですが、なかなか厳しそうです。

実はgithubの草をたくさん生やしたいとおもっているところです。

これからがしょうぶ(8900円)

初任給が入ったのでリセットです。

今月の振り返りをしてみたいと思います。

アイロン代と服代は初期投資ですね。

飲み会も3回行ったのでなかなか高くつきました。これからは控えると思います。

その他は目立った出費はありません。

振り返りおしまい。

 

昨日と今日のまとめ。

ネット料金の振り込み(先月滞納したので2ヶ月分): 7800円

月曜

朝食: 自炊

昼食: はなまるうどんのかけうどん中230円

夕食: 500円で納豆とか卵とか水とか購入

今日

朝食: なし

昼食: はなまるうどんのかけうどん中230円

夕食: じゃがりこと自炊で170円

 

もうすぐ家賃(40000円)、無駄に払ってしまったプログラミング教室代(23000円)、春休みのおごり代(14000円)とその他で約8万とんでいきます。

いきなり予算オーバーです。

ほんとうに泣けます。

 

これからはお金の使い方に気をつけたいと思います。

ひと月の平均出費を10万以下に抑えたいのですが難しいですね。

削れるのは余計な散財と食費くらいでしょう。

がんばります。

 

たいくつなけんしゅう(128810円)

お久しぶりです。

1週間ぶりです。

 

出費をまとめます。

 

先週の月曜
昼300円、夜3500円(グループワークのナカーマと飲み会)


火曜〜金曜は1日1100円くらい(1回博多ラーメンがあった)


土曜1600円(数学カフェっていう勉強会に参加、その後同期と話が盛り上がり、MAP推定とベイズ推定の違いを知る)

 

日曜0円(ひたすらccnaの勉強)


今日700円

 

こんな感じです。

明日は給料日なのでリセットです。

 

給料日なのですが

家賃とかネット代、クレカ代(無駄に払ってしまったプログラミング教室代、3月に友人におごった食事代など)をくらうのでかなしです。