研究室生活のメモ・・・だった過去の遺産。移転先→http://negimochix2.blogspot.com/
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忙しいのに何考えてんだって話だけど.
本気で最近将来どうするか考え始めたので.
少なくとも,ここには夢も希望もない\(^o^)/わけで,
もっと未来のことについて真剣に考えようって思った.
正直なところ,「研究」には,いろんな意味で幻滅させられることしかない.
この先の未来でこんな生活したくない.絶対したくない.
そこで,
何故に色?ってどこからかツッコミがありそうだけど.
実は,デザイン系の仕事に就きたいと本気で思ったから.
以前は「こういうのってそもそも専門学校入ってないとだめじゃね」とか思って,
かなり諦めてたところがあった.
でも,最近,Flashの仕事をやってて,いろいろと気づいた.
やっぱり自分は,研究とかより実際に作り上げる(創造する)方が向いている.
ハード側,ソフト側にかかわらず.
とにかくものを作りたかったから,だから,高専だったんだろう.たぶん.
別に研究者になりたかったわけじゃないらしい.
だから,いまさらやっても遅いかもしれないけど,
今からでも悪あがきすればどうにかなるかもしれないと考え直すことにした.
ということで,就職先の業界は今のところ
2はプログラマ系はゲーム会社なら好きだからいいけど,
ふつーのソフト会社はただこき使われるだけで面白くないかも.
3は保険.正直一番いやなパターン.
多くの先輩が就職してたり,推薦あったりで楽だと思う.
けど,大手メーカーというだけで流されるのはいや.
以下,各資格のメモ.
あれ,ホントはこっちメインに書くつもりだったのにな(;´∀`)
他の資格試験との共倒れは阻止したいので,
こちらは,コツコツやって色の後で受けるという感じで.
文部科学省後援色彩検定.
3級は簡単.ゆえに持ってても,デザイン専門職的には微妙.
とるなら2級.まあ,基本的な知識だったらある程度は知ってるしどうにかなるかな.
1級は無理.2次試験とかあるし.つーか高いんですよ.
2,3級は併願可能なので,検討してみるといいかも.高いけど.
書籍部北部店で受付してるみたい.
理論的な問題(マークシート)と実技Σ(゚д゚).
時期的にもちょうどいいので,とりあえず,3級を受けてみたいところ.
1級ぼったくりだろw
つーか,北海道の会場,テラ近所すぎてワロタwww
う~ん,コツコツやるには,今の生活が規則的になるように改善しないと・・・.
というか,見る限り今年中にTOEICは無理っぽい.
追記:
色彩の豊富な知識をベースに,様々な現場で色の提案やアドバイス・企画・指導・診断ができる人(カラーコーディネーター)のための検定.
よく調べたら,色彩士検定はマイナーで,
色彩検定とカラーコーディネーター検定が有名らしい.
本気で最近将来どうするか考え始めたので.
少なくとも,ここには夢も希望もない\(^o^)/わけで,
もっと未来のことについて真剣に考えようって思った.
正直なところ,「研究」には,いろんな意味で幻滅させられることしかない.
この先の未来でこんな生活したくない.絶対したくない.
そこで,
TOIEC 色彩検定2級 色彩士検定3級あと資格じゃないけどSPIも.
何故に色?ってどこからかツッコミがありそうだけど.
実は,デザイン系の仕事に就きたいと本気で思ったから.
以前は「こういうのってそもそも専門学校入ってないとだめじゃね」とか思って,
かなり諦めてたところがあった.
でも,最近,Flashの仕事をやってて,いろいろと気づいた.
やっぱり自分は,研究とかより実際に作り上げる(創造する)方が向いている.
ハード側,ソフト側にかかわらず.
とにかくものを作りたかったから,だから,高専だったんだろう.たぶん.
別に研究者になりたかったわけじゃないらしい.
だから,いまさらやっても遅いかもしれないけど,
今からでも悪あがきすればどうにかなるかもしれないと考え直すことにした.
ということで,就職先の業界は今のところ
1. ITデザイン系(Webデザイン,ゲームのデザイン系,他なんかあるかな) 2. プログラマ系(ゲームのプログラマ系,ソフトウェア会社) 3. その他大手メーカー今までの知識を生かして,ITにおけるデザインをやってみたい,ということで1.
2はプログラマ系はゲーム会社なら好きだからいいけど,
ふつーのソフト会社はただこき使われるだけで面白くないかも.
3は保険.正直一番いやなパターン.
多くの先輩が就職してたり,推薦あったりで楽だと思う.
けど,大手メーカーというだけで流されるのはいや.
以下,各資格のメモ.
あれ,ホントはこっちメインに書くつもりだったのにな(;´∀`)
TOEIC
エイゴデキマセン.キライキライキライキライ・・・.他の資格試験との共倒れは阻止したいので,
こちらは,コツコツやって色の後で受けるという感じで.
内容: ビジネス英語(つか説明不要) 結果は2ヶ月後. 日程: 試験日 受付 第141回 2008年9月28日(日) 7月1日(火)~8月20日(水) 第142回 2008年10月26日(日) 8月1日(金)~9月17日(水) 第143回 2008年11月30日(日) 9月1日(月)~10月15日(水) 勉強の予定: コツコツ系で.そういえばTOEIC系の本持ってねぇ
色彩検定
http://www.aft.or.jp/index.htm文部科学省後援色彩検定.
3級は簡単.ゆえに持ってても,デザイン専門職的には微妙.
とるなら2級.まあ,基本的な知識だったらある程度は知ってるしどうにかなるかな.
1級は無理.2次試験とかあるし.つーか高いんですよ.
2,3級は併願可能なので,検討してみるといいかも.高いけど.
書籍部北部店で受付してるみたい.
内容: 基本的な色に関する知識から,インテリア,ファッションコーディネートまで, 色に関する幅広い知識や技能を問われる. 1級 15,000円 2級 10,000円 3級 7,000円 結果は約1ヶ月後. 日程: 試験日 受付 2008年度冬期 11月9日(日) 9月1日(月)~9月25日(木) (ネットでは~10月2日) 勉強の予定: とりあえず,本買おうぜ.
色彩士検定(Color Master)
http://www.colormaster.org/理論的な問題(マークシート)と実技Σ(゚д゚).
時期的にもちょうどいいので,とりあえず,3級を受けてみたいところ.
1級ぼったくりだろw
つーか,北海道の会場,テラ近所すぎてワロタwww
内容: 色彩の知識を問われる理論試験と 色彩設計やプレゼン能力を問われる実技試験. 1級 10,000円(理論),20,000円(実技) 2級 6,500円(理論,演習実技) 3級 5,000円(理論,演習実技) 結果は約1ヶ月後. 日程: 試験日 受付 第24回 9月7日(日) 6月9日~7月22日 第25回 1月25日(日) 10月16日~12月4日 勉強の予定: とりあえず,本買おうぜ.
う~ん,コツコツやるには,今の生活が規則的になるように改善しないと・・・.
というか,見る限り今年中にTOEICは無理っぽい.
追記:
カラーコーディネーター検定
http://www.kentei.org/index.php色彩の豊富な知識をベースに,様々な現場で色の提案やアドバイス・企画・指導・診断ができる人(カラーコーディネーター)のための検定.
よく調べたら,色彩士検定はマイナーで,
色彩検定とカラーコーディネーター検定が有名らしい.
内容: マークシート方式の試験.色彩検定より理論ベースらしい. 1級 9,180円 2級 7,140円 3級 5,100円 結果は約1ヶ月後. 日程: 試験日 受付 第25回 12月7日(日) 9月22日(月)~10月24日(金) 勉強の予定: とりあえず,本買おうぜ.
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ここ10日間研究室にとまったおかげで,
LSHとその周辺についていろいろとわかった.
ネットサーフィンならぬ文献サーフィンをしていたので,
一度ここで整理しておく.
近似最近傍探索とは,簡単に言うとクエリqから半径(1+ε)内にある点vを探索すること.
つまり,半径(1+ε)の点のうち,どれか1つでも探索できればおk.
言葉の意味そのままに最近傍探索(Nearest Neighbor)の条件を少し緩くした探索といえる.
(実は,特徴ベクトルの次元がd=2の場合なら,ボロノイ図を使えば近似最近傍探索ができる)
LSHはハッシュ関数を用いた確率的探索で近似最近傍探索を解く.
そう,実はハッシュ関数を用いるということ以上に確率的探索ということに大きな意味がある.(これが自分にとってはかなりやっかいな問題)
LSHでは,クエリqと近傍(半径(1+ε)以内)にある点ではハッシュ値が一致する確率が高く,
クエリqと遠い位置にある点ではハッシュ値が一致する確率が低くなるようなハッシュ関数を定める.
各点の特徴ベクトルを入力として,ハッシュ関数から得られたハッシュ値に対し,
ハッシュ値が等しいものを同じバケットに格納する.
これにより,近傍にある(可能性の高い)データ同士の集合が生成される.
クエリqが含まれるバケットを探索することで,近似最近傍探索が実現される.
以上よりLSHメリット・デメリットは以下のようになる.
メリット:
・2点間の距離を算出をしない → 高速な探索が可能
・クエリの数,つーかクエリの有無に関係なく近傍探索のコストは同じ.
デメリット:
・確率的探索 → 精度に問題
・精度に限界がある
2つ目のメリットはでかい.
バケット=クラスタと考えれば,ある意味LSH自体がクラスタリングをしているといっても過言ではない.
でも,実際にはバケット=クラスタとすることができない.
それは,バケットがあくまでも確率的に可能性が高いとしか言えないから.
うーん,なんとも歯がゆい感じ.
そもそも,なぜ確率に頼るのか.
それは,ハッシュを使っているから.
この考え方だと,ハッシュ値が一致したものしか同じバケットに格納されない.
だから,確率的に変動させておかないと,まったく同じ特徴ベクトルのものしか格納されないことになる.
最初に提案されたのは,
"Approximate Nearest Neighbors : Towards Removing the Curse of Dimensionality"(P.Indyk et al, 1998)
でも,LSHは全体の手法の一部としか紹介されおらず,
具体的なハッシュ関数の定義が書いていない.
というか,実験すらしてないΣ(゚д゚)
なので,理論だけ.
ときどき,(A.Gionis et al, 1999)をrefしてる文献があったけど,
それは正確ではない.
そっちは,具体的にハッシュ関数を定めたやつ.(最初,どっちがどっちだかわからずこまった)
自分が確認したの以下のようなもの.
・L1距離(Hamming Space)
定義・証明:
"Similarity Search in High Dimensions via Hashing"(A.Gionis et al, 1999)
・Lp距離
安定分布を用いることでLp空間に対応.
定義・証明:
"Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on p-Stable Distributions"(M.Datar et al, 2005)
・Jaccard係数
Min-wise Independent Family(最小値独立変換族)に属する順列(Permutation)を用いることでJaccard係数に対応.
のちにMinHashと呼ばれたりする.
理論の元:
"Syntactic clustering of the Web"(A.Z.Border et al, 1997)
Min-wise Independent Familyの定義等:
"Min-wise Independent Permutations"(A.Z.Border et al, 1998)
Min-wise Independent Familyからハッシュ関数への証明:
"A small approximately min-wise independent family of hash functions"(P.Indyk, 1999)
・Cosine尺度(Earth Mover Distance:EMD)
定義・証明:
"Similarity Estimation Techniques from Rounding Algorithms"(M.S.Charikar, 2002)
LSHとその周辺についていろいろとわかった.
ネットサーフィンならぬ文献サーフィンをしていたので,
一度ここで整理しておく.
Locality-Sensitive Hashing
LSHは近似最近傍探索(Approximate Nearest Neighbor)アルゴリズムの一つ.近似最近傍探索とは,簡単に言うとクエリqから半径(1+ε)内にある点vを探索すること.
つまり,半径(1+ε)の点のうち,どれか1つでも探索できればおk.
言葉の意味そのままに最近傍探索(Nearest Neighbor)の条件を少し緩くした探索といえる.
(実は,特徴ベクトルの次元がd=2の場合なら,ボロノイ図を使えば近似最近傍探索ができる)
LSHはハッシュ関数を用いた確率的探索で近似最近傍探索を解く.
そう,実はハッシュ関数を用いるということ以上に確率的探索ということに大きな意味がある.(これが自分にとってはかなりやっかいな問題)
LSHでは,クエリqと近傍(半径(1+ε)以内)にある点ではハッシュ値が一致する確率が高く,
クエリqと遠い位置にある点ではハッシュ値が一致する確率が低くなるようなハッシュ関数を定める.
各点の特徴ベクトルを入力として,ハッシュ関数から得られたハッシュ値に対し,
ハッシュ値が等しいものを同じバケットに格納する.
これにより,近傍にある(可能性の高い)データ同士の集合が生成される.
クエリqが含まれるバケットを探索することで,近似最近傍探索が実現される.
以上よりLSHメリット・デメリットは以下のようになる.
メリット:
・2点間の距離を算出をしない → 高速な探索が可能
・クエリの数,つーかクエリの有無に関係なく近傍探索のコストは同じ.
デメリット:
・確率的探索 → 精度に問題
・精度に限界がある
2つ目のメリットはでかい.
バケット=クラスタと考えれば,ある意味LSH自体がクラスタリングをしているといっても過言ではない.
でも,実際にはバケット=クラスタとすることができない.
それは,バケットがあくまでも確率的に可能性が高いとしか言えないから.
うーん,なんとも歯がゆい感じ.
そもそも,なぜ確率に頼るのか.
それは,ハッシュを使っているから.
この考え方だと,ハッシュ値が一致したものしか同じバケットに格納されない.
だから,確率的に変動させておかないと,まったく同じ特徴ベクトルのものしか格納されないことになる.
最初に提案されたのは,
"Approximate Nearest Neighbors : Towards Removing the Curse of Dimensionality"(P.Indyk et al, 1998)
でも,LSHは全体の手法の一部としか紹介されおらず,
具体的なハッシュ関数の定義が書いていない.
というか,実験すらしてないΣ(゚д゚)
なので,理論だけ.
ときどき,(A.Gionis et al, 1999)をrefしてる文献があったけど,
それは正確ではない.
そっちは,具体的にハッシュ関数を定めたやつ.(最初,どっちがどっちだかわからずこまった)
LSHのハッシュ関数
LSHでは特徴ベクトルをどんな距離空間で比較するかによってハッシュ関数を定める.自分が確認したの以下のようなもの.
・L1距離(Hamming Space)
定義・証明:
"Similarity Search in High Dimensions via Hashing"(A.Gionis et al, 1999)
・Lp距離
安定分布を用いることでLp空間に対応.
定義・証明:
"Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on p-Stable Distributions"(M.Datar et al, 2005)
・Jaccard係数
Min-wise Independent Family(最小値独立変換族)に属する順列(Permutation)を用いることでJaccard係数に対応.
のちにMinHashと呼ばれたりする.
理論の元:
"Syntactic clustering of the Web"(A.Z.Border et al, 1997)
Min-wise Independent Familyの定義等:
"Min-wise Independent Permutations"(A.Z.Border et al, 1998)
Min-wise Independent Familyからハッシュ関数への証明:
"A small approximately min-wise independent family of hash functions"(P.Indyk, 1999)
・Cosine尺度(Earth Mover Distance:EMD)
定義・証明:
"Similarity Estimation Techniques from Rounding Algorithms"(M.S.Charikar, 2002)
Ubuntu8.04の設定メモ.
Shared Folderできない問題もたぶんここで解決できる.
http://fun.poosan.net/sawa/index.php?offset=28
Shared Folderできない問題もたぶんここで解決できる.
http://fun.poosan.net/sawa/index.php?offset=28
ブログを書いてみる。
授業時間オーバー、書くこと大杉
まったくもって"よろしくない"
授業時間オーバー、書くこと大杉
まったくもって"よろしくない"
どうやら一週間がたったようです.
大事なことなので2回言いました.
まあ,別になんてことないよね.
一週間ぐらい椅子で寝てても.
シャワー以外で常に研究室にいても.
ずっと研究室のターン!
でも,"ずっとここにいる"せいで逆に仕事増えたりする気がするのは気のせい?
ゼミ資料のチェック.
特に土日の場合だと人いないしね.
ただ,わりと手法や構成自体が破綻してる場合がある(自分もできてねぇのに偉そうに言ってごめんなさい)ので,
ギリギリになってから見せてもらっても時間的に直せないことが多々あって・・・.
ごめんなさい.
自分の力不足です.ごめんなさい.
大事なことなので2回言いm(ry
でも,仕事増えても別になんとも思わない.
最近は基本的に
研究なんて自分が頭悪いから進まないんだもの.
そんなことに時間かけてるぐらいなら,
今自分ができることで,ほんの少しでも研究室に貢献した方がよっぽどましだと思う.
というより,何かしてないとここにいる意味を失いそうでいやなだけ.
先生にはどう思われようとかまわない.
というより,正直どうとも思われたくない.
ちなみに,"自分のこと"集合は次式で定義される.
だから一週間たってたのかw
大事なことなので2回言いました.
まあ,別になんてことないよね.
一週間ぐらい椅子で寝てても.
シャワー以外で常に研究室にいても.
ずっと研究室のターン!
でも,"ずっとここにいる"せいで逆に仕事増えたりする気がするのは気のせい?
ゼミ資料のチェック.
特に土日の場合だと人いないしね.
ただ,わりと手法や構成自体が破綻してる場合がある(自分もできてねぇのに偉そうに言ってごめんなさい)ので,
ギリギリになってから見せてもらっても時間的に直せないことが多々あって・・・.
ごめんなさい.
自分の力不足です.ごめんなさい.
大事なことなので2回言いm(ry
でも,仕事増えても別になんとも思わない.
最近は基本的に
Flash > その他お仕事とか >> 自分のことこうだから.
研究なんて自分が頭悪いから進まないんだもの.
そんなことに時間かけてるぐらいなら,
今自分ができることで,ほんの少しでも研究室に貢献した方がよっぽどましだと思う.
というより,何かしてないとここにいる意味を失いそうでいやなだけ.
先生にはどう思われようとかまわない.
というより,正直どうとも思われたくない.
ちなみに,"自分のこと"集合は次式で定義される.
自分のこと={ゲーム, 研究, 就職活動, 生活(生きるための活動), ニコ動}ただし,"自分のこと"集合の各要素は以下の条件を満足する.
研究 > ニコ動 > ゲーム >> 就職活動 >> -∞(=越えられない壁) >> 生活あ,なるほど!
だから一週間たってたのかw
になりそうです.
あれ?ついこないだもそんな感じだったような・・・.
たぶん,気のせい.むしろ,気のせいにしておけ.
面白い!絵も音楽もうまく合ってて,とてもいいセンスしてると思う.
でも,面白いとか以前に話に共感できるのは何故だろう?
あれ?ついこないだもそんな感じだったような・・・.
たぶん,気のせい.むしろ,気のせいにしておけ.
面白い!絵も音楽もうまく合ってて,とてもいいセンスしてると思う.
でも,面白いとか以前に話に共感できるのは何故だろう?
Infomation
【中の人】
・くさもち
・ボカロ廃大学院生
・βからのニコ厨
・もちろん非リア充
・ミクZ4 第二期個人スポンサー
【メール】
・negimochi.tabetai(゚Д゚)gmail.com
(゚Д゚)→@
【その他やってるもの】
・くさもち
・ボカロ廃大学院生
・βからのニコ厨
・もちろん非リア充
・ミクZ4 第二期個人スポンサー
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