前の記事 からの続きです。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使って、画像の分類をしてみたいと思います。 本記事のその1で、ニューラルネットワークによる手書きの数字画像の分類を行いましたが、 CNNではより精度の高い分類が可能です。 画像を扱う際に最もよく用いられている深層学習モデルの1つです。 通常のニューラルネットワークに加えて、 「畳み込み」という処理を加えるため、「畳み込みニューラルネットワーク」と言います。 近年、スマホのカメラも高画質になって1枚で数MBもあります。 これをそのまんま学習に利用してしまうと、容量が多すぎてとても時間がかかります。 学習の効率を上げるために、画像の容量を小さくする必要があります。 しかし、ただ容量を小さくするだけではダメです。 小さくすることで画像の特徴が無くなってしまうと なんの画像かわからなくなり、意味がありません。 畳み込み処理とは、元の画像データの特徴を残しつつ圧縮すること を言います。 具体的には、以下の手順になります。 1. 「畳み込み層」で画像を「カーネル」という部品に分解する。 2. 「カーネル」をいくつも掛け合わせて「特徴マップ」を作成する。 3. 10月01日(高1) の授業内容です。今日は『数学A・整数の性質』の“互いに素”、“互いに素の重要定理”、“倍数の証明”、“割り算の原理式”、“余りによる整数の分類”、“ユークリッドの互除法”を中心に進めました。 | 数学専科 西川塾. 作成した「特徴マップ」を「プーリング層」で更に小さくする。 最後に1次元の配列データに変換し、 ニューラルネットワークで学習するという流れになります。 今回の記事では、Google Colaboratory環境下で実行します。 また、tensorflowのバージョンは1. 13. 1です。 ダウングレードする場合は、以下のコマンドでできます。! pip install tensorflow==1. 1 今回もrasを使っていきます。 from import cifar10 from import Activation, Dense, Dropout, Conv2D, Flatten, MaxPool2D from import Sequential, load_model from import Adam from import to_categorical import numpy as np import as plt% matplotlib inline 画像データはcifar10ライブラリでダウンロードします。 (train_images, train_labels) は、訓練用の画像と正解ラベル (test_images, test_labels) は、検証用の画像と正解ラベルです。 ( train_images, train_labels), ( test_images, test_labels) = cifar10.
load_data () データセットのシェイプの確認をします。 32ピクセルのRGB画像(32×32×3)が訓練用は5万件、検証用は1万件あることがわかります。 画像の中身も確認してみましょう。 画像の正解ラベル↓ それぞれの数字の意味は以下になります。 ラベル「0」: airplane(飛行機) ラベル「1」: automobile(自動車) ラベル「2」: bird(鳥) ラベル「3」: cat(猫) ラベル「4」: deer(鹿) ラベル「5」: dog(犬) ラベル「6」: frog(カエル) ラベル「7」: horse(馬) ラベル「8」: ship(船) ラベル「9」: truck(トラック) train_imagesの中身は以下のように 0~255の数値が入っています。(RGBのため) これを正規化するために、一律255で割ります。 通常のニューラルネットワークでは、 訓練データを1次元に変更する必要がありましたが、 畳み込み処理では3次元のデータを入力する必要があるため、正規化処理だけでOKです。 train_images = train_images. astype ( 'float32') / 255. 0 test_images = test_images. 0 また、正解ラベルをto_categoricalでOne-Hot表現に変更します。 train_labels = to_categorical ( train_labels, 10) test_labels = to_categorical ( test_labels, 10) モデル作成は以下のコードです。 model = Sequential () # 畳み込み処理1回目(Conv→Conv→Pool→Dropout) model. add ( Conv2D ( 32, ( 3, 3), activation = 'relu', padding = 'same', input_shape = ( 32, 32, 3))) model. add ( Conv2D ( 32, ( 3, 3), activation = 'relu', padding = 'same')) model. 数Aの余りによる整数の分類についてです。 - 「7で割った時」とい... - Yahoo!知恵袋. add ( MaxPool2D ( pool_size = ( 2, 2))) model. add ( Dropout ( 0.
各桁を足して3の倍数になれば3で割り切れるというのを使って。 うん、まずは3の 倍数判定法 を使うよね。そうするとどれも3で割り切れてしまうことがわかるんです。 倍数判定法 何か大きな整数があって、何で割り切れるかを調べないといけないことはしばしばあります。倍数の判定をする方法をまとめておきます。 倍数判定... もっと大きい$q$を入れたときも必ず3の倍数になりますかね!? だから今からの目標は、「$q$が3より大きいときには$2^q+q^2$が3の倍数になる」ことを示すことです。 3の剰余で分類 合同式 をつかって、3の剰余に注目してみましょう。 合同式 速習講座 合同式の定義から使い方、例題まで解説しています。... $q^2$に注目 「$q$が3より大きいときには$2^q+q^2$が3の倍数になる」ことを示すのが目標ですから、$q$は3より大きい素数として考えましょう。 3より大きい素数は3の倍数ではないから、$q\equiv1$または$q\equiv2$(mod 3)のいずれかとなる。 $q\equiv1$のとき$q^{2}\equiv1$(mod 3) $q\equiv2$のとき$q^{2}\equiv2^{2}\equiv4\equiv1$(mod 3) より、いずれにしても$q^{2}\equiv1$(mod 3) $q^2$は、3で割って1余る んですね! $2^q$に注目 $2^q$もどうなるか考えてみましょう。「$q$が3より大きいときには$2^q+q^2$が3の倍数になる」という結論から逆算して考えると、$2^q$を3で割った余りはどうなったらいいですか? えっと、$q^2$が余り1だから、足して3の倍数にするには… $2^q$は余り2 になったらいいんですね! PythonによるAI作成入門！その3 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で画像を分類予測してみた - Qiita. ところで$q$はどんな数として考えていましたっけ? 3より大きな素数です。 ということは、偶数ですか、奇数ですか? じゃあ、$q=2n+1$と書くことができますね。 合同式を使って余りを求めると、 $2^{2n+1}\equiv4^{n}\times2\equiv1^{n}\times2\equiv2$(mod 3) やった!余り2です、成功ですね!
ylabel ( 'accuracy') plt. xlabel ( 'epoch') plt. legend ( loc = 'best') plt. show () 学習の評価 検証データで試すと、正解率が71. 2%まで落ちました。 新しい画像だと、あまり精度が高くないので、改善の余地がありそうです。 test_loss, test_acc = tpu_model. evaluate ( test_images, test_labels) print ( 'loss: {:. 3f} \n acc: {:. 3f}'. format ( test_loss, test_acc)) 最後に、推論です。 実際に画像を渡してどんな予測がされているか確認します。 Google ColabのTPUは8コアで構成されている関係で、 8で割り切れる数で学習しなければいけません。 そのため、学習データは16にしたいと思います。 # 推論する画像の表示 for i in range ( 16): plt. subplot ( 2, 8, i + 1) plt. imshow ( test_images [ i]) # 推論したラベルの表示 test_predictions = tpu_model. predict ( test_images [ 0: 16]) test_predictions = np. argmax ( test_predictions, axis = 1)[ 0: 16] labels = [ 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] print ([ labels [ n] for n in test_predictions]) 画像が小さくてよく分かりにくいですが、 予測できているようです。 次回は、同じ画像データをResNetというCNNで予測してみたいと思います。 次の記事↓ Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
2zh] しかし, \ 面倒であることには変わりない. \ 連続整数の積の性質を利用すると簡潔に証明できる. \\[1zh] いずれにせよ, \ 因数分解できる場合はまず\bm{因数分解}してみるべきである. 2zh] 代入後の計算が容易になるし, \ 連続整数の積が見つかる可能性もある. 2zh] 本問の場合は\bm{連続2整数n-1, \ nの積が見つかる}から, \ 後は3の倍数の証明である. 2zh] n=3k, \ 3k\pm1の3通りに場合分けし, \ いずれも3をくくり出せることを示せばよい. \\[1zh] \bm{合同式}を用いると記述が非常に簡潔になる(別解1). \ 本質的には本解と同じである. \\[1zh] 連続整数の積の性質を最大限利用する別解を3つ示した. \ 簡潔に済むが多少の慣れを要する. 2zh] 6の倍数証明なので, \ \bm{連続3整数の積が3\kaizyou=6\, の倍数であることの利用を考える. 2zh] n(n-1)という連続2整数の積がすでにある. 2zh] \bm{さらにn-2やn+1を作ることにより, \ 連続3整数の積を無理矢理作り出す}のである. 2zh] 別解2や別解3が示すように変形方法は1つではなく, \ また, \ 常にうまくいくとは限らない. \\[1zh] 別解4は, \ (n-1)n(n+1)=n^3-nであることを利用するものである. 2zh] n^3-nが連続3整数の積(6の倍数)と覚えている場合, \ 与式からいきなりの変形も可能である. nが整数のとき, \ n^5-nが30の倍数であることを示せ 因数分解すると連続3整数の積が見つかるから, \ 後は5の倍数であることを示せばよい. 2zh] 5の剰余類で場合分けして代入すると, \ n-1, \ n, \ n+1, \ n^2+1のうちどれかは5の倍数になる. 2zh] それぞれ, \ その5の倍数になる因数のみを取り出して記述すると簡潔な解答になる. 2zh] 次のようにまとめて, \ さらに簡潔に記述することも可能である. 2zh] n=5k\pm1\ のとき n\mp1=(5k\pm1)\mp1=5k \\[. 2zh] n=5k\pm2\ のとき n^2+1=(5k\pm2)^2+1=5(5k^2\pm4k+1) \\[1zh] 合同式を利用すると非常に簡潔に済む.
2zh] \phantom{[1]}\ \ 一方, \ \kumiawase73=\bunsuu{7\cdot6\cdot5}{3\cdot2\cdot1}\ の右辺は, \ 5, \ 6, \ 7の連続3整数の積を3\kaizyou\ で割った式である. 8zh] \phantom{[1]}\ \ 左辺\, \kumiawase73\, が整数なので, \ 右辺も整数でなければならない. 2zh] \phantom{[1]}\ \ よって, \ 5, \ 6, \ 7の連続3整数の積は3\kaizyou で割り切れるはずである. \ これを一般化すればよい. \\[1zh] \phantom{[1]}\ \ \bm{\kumiawase mn=\bunsuu{m(m-1)(m-2)\cdot\, \cdots\, \cdot\{m-(n-1)\}}{n\kaizyou}} \left(=\bunsuu{連続n整数の積}{n\kaizyou}\right) (m\geqq n) \\[. 8zh] \phantom{[1]}\ \ 左辺は, \ 異なるm個のものからn個を取り出す場合の組合せの数であるから整数である. 5zh] \phantom{[1]}\ \ \therefore\ \ 連続n整数の積\ m(m-1)(m-2)\cdots\{m-(n-1)\}\ は, \ n\kaizyou で割り切れる. \\[1zh] \phantom{[1]}\ \ 直感的には以下のように理解できる. 2zh] \phantom{[1]}\ \ 整数には, \ 周期2で2の倍数, \ 周期3で3の倍数が含まれている. 2zh] \phantom{[1]}\ \ よって, \ 連続3整数には2と3の倍数がそれぞれ少なくとも1つずつ含まれる. 2zh] \phantom{[1]}\ \ ゆえに, \ 連続3整数の積は2の倍数かつ3の倍数であり, \ 3\kaizyou=6で割り切れる. 6の倍数証明だが, \ 6の剰余類はn=6k, \ 6k\pm1, \ 6k\pm2, \ 6k+3の6つもある. 2zh] 6つの場合に分けて証明するのは大変だし, \ 何より応用が利かない. 2zh] 2の倍数かつ3の倍数と考えると, \ n=2k, \ 2k+1とn=3k, \ 3k\pm1の5つの場合分けになる.
<問題> <答えと解説授業動画> 答え 授業動画をご覧くださいませ <類題> 数学Aスタンダート:p87の4 「やり方を知り、練習する。」 そうすれば、勉強は誰でもできるようになります。 机の勉強では、答えと解法が明確に決まっているからです。 「この授業動画を見たら、できるようになった!」 皆さんに少しでもお役に立てるよう、丁寧に更新していきます。 受験生の気持ちを忘れないよう、僕自身も資格試験などにチャレンジしています! 共に頑張っていきましょう! 中村翔(逆転の数学)の全ての授業を表示する→
PETITBLOCK こんにちは、あにぷらです。 ダイソーが半年以上ぶり(自社調べ)に発売した新作プチブロックを作成するコーナーです。 新作作成コーナーは今回で3回目となります。 今回は「 犬・猫のなかま 」シリーズの 柴犬・ミニチュアシュナウザー を作成していきます。 今回作成するPETITBLOCKの(パッケージ)はこちら! では、作っていきましょう。 プチブロック[柴犬]の作成 まずは柴犬を作っていきます。 個人的難易度は「かんたん」でブロック数は118個 内容品はブロックと説明書と台座が入っています。 今回から「必要ブロック一覧」の表示が追加されていますね。 説明書の表面を作成。 白と茶ばかりなので間違わないよう作る感じ、途中力を入れにくくなるので台座&足は後からつけてもいいかも。 説明書の裏面を完成まで作成。 裏面では顔と頭を作成していきます。 斜め前からと斜め後ろからのショット! 後ろから見るとくるっとした尻尾がなかなか可愛いですね! 柴ようにエサまで用意されています! プチブロック[ミニチュアシュナウザー]の作成 続いてミニチュアシュナウザーを作っていきます。 個人的難易度は「かんたん」でブロック数は83個 動物など生き物系には台座が入っているようですね。 こちらは灰色のブロックが多いので見間違わないようつけましょう。 柴犬と同様に足は最後につけたほうがブロックを取り付けるのに力を入れやすいです。 裏面は顔を作成して取り付けます。 別作成なので思いっきり力を入れることもなくやりやすいですね! 表情もなかなか愛くるしい感じじゃないでしょうか! こちらにもエサが豊富に用意されています。 というわけで、2作品完成! ダイソーのブロック特集！プチブロックでアレンジ作品の作り方など解説 - ダイソー(DAISO) - sumica（スミカ）| 毎日が素敵になるアイデアが見つかる！オトナの女性ライフスタイル情報サイト. どちらも結構可愛いですね、セットで飾っておきたくなります。 犬・猫のなかまシリーズは4~10まで増えたのでまだまだ作成していきます! 今後は猫も出てくるのでお楽しみに! 以上
【2021最新版】100均セリアのマイクロブロックとダイソーのプチブロックとの違いや互換性を詳しく解説します。また100均セリアのマイクロブロックの全種類リスト一覧を〈車〉〈鳥〉〈武将〉〈昆虫〉〈犬〉〈海の生き物〉〈陸の生き物〉などタイプ別に、100均セリアのマイクロブロックの全種類をご紹介します。 100均セリアのマイクロブロックが超優秀! ダイソーでのプチブロック(PETITBLOCK(柴犬・ミニチュアシュナウザー))を紹介！【100均】 | ブロックナビ. 100均にもいろいろなおもちゃがありますが、その中でもセリアのマイクロブロックが超優秀なんです。見た目はレゴブロックによく似ていますが、それよりもっと小さく、どちらかといえばナノブロックに近いブロックです。車や鳥、犬、動物などいろいろな種類が、新作もたくさん出ていますので、写真付きで紹介していきますね。 セリアのマイクロブロック、とってもかわいくて、ついつい買ってきてしまう。 セリアのマイクロブロックは現在、商品名がキッズブロックという名前に変わって販売されています。 (子供のおもちゃについては以下の記事も参考にしてみてください) 100均セリアのマイクロブロックとダイソーのプチブロックとの違いや互換性は? 100均ダイソーにあるプチブロックとの共通点や相違点、互換性について解説します。まず100均セリアのマイクロブロックは箱に入っているのですが、プチブロックはジッパ付きの袋に入っています。中には、説明書の他、予備のブロックが入っているのは同じですが、マイクロブロックにはブロック外しという物がついていて、簡単にブロック外すことができます。 そして、できあがりサイズも、セリアのマイクロブロックの方が少し小さめです。なので、互換性はありません。難易度もダイソーのプチブロックは12歳以上というのがあり結構難しいので、お子様と楽しまれるならセリアのマイクロブロックの方がおすすめかもしれません。 すごくよくできているけど、やっぱりナノブロックに比べるとパーツがはめづらかったり緩かったりするときがある。でも、値段考えたらそれ以上の価値はあると思う。 (100均ダイソーのプチブロックについては以下の記事も参考にしてみてください) 100均セリアのマイクロブロックの全種類リスト一覧! 100均セリアのマイクロブロックには、車や鳥、動物などたくさんの種類があります。その全種類を、リストでご紹介します。新作も次々に発売され、また入れ替わりも多いようです。欲しいものがある場合は早めに手に入れましょう。 1.
2019. 11. 14 ダイソーで販売されている「プチブロック」をご存知ですか? 100円+税とは思えないクオリティのブロックだと人気の商品です。その「プチブロック」に、新しいシリーズが登場しました! さっそくご紹介しますね。 ダイソー「プチブロック」の恐竜・昆虫シリーズ 各100円+税 ティラノサウルス プテラノドン トリケラトプス ステゴサウルス スピノサウルス ヘラクレスオオカブト オオクワガタ 人気の「プチブロック」に恐竜と昆虫の仲間が登場! 今回販売開始されたのはこちらの8種類です。 ・ティラノサウルス ・ブラキオサウルス ・プテラノドン ・トリケラトプス ・ステゴサウルス ・スピノサウルス ・ヘラクレスオオカブト ・オオクワガタ 筆者の近所のダイソーでは、ブラキオサウルスはなかったのですが、それ以外はすべてそろっていました。どれも1個100円+税です。 「プチブロック」のプテラノドンを実際に購入してみました! 今回、購入したのはこちらのプテラノドン。 中には、プチブロックのパーツと、説明書が入っていました。 プチブロックは思ったより細かいですね。 対象年齢は12歳以上となっていますが、難易度はかなり高かったです。 なんとか出来上がったプテラノドンがこちら! なんと羽が羽ばたくように動きます! さらに顔も動きます!! ダイソーのプチブロックの種類一覧！アレンジや新作情報も！ | お食事ウェブマガジン「グルメノート」. 実際に「プチブロック」を作ってみると、結構難しかったです…。そして出来上がったプテラノドンは、細かい動作もできたり、色の配色などもかなりのクオリティー。100均で買ったとは思えないほどの仕上がりでした。 これは、いろんなシリーズがどんどん販売されているのも納得です。そして実は「プチブロック」の新シリーズ。筆者が発売されてお店に行ったときには、すでに売り切れていました。でもすぐに再入荷して、なんとか購入することができました。見つけたら即購入しておいたほうがいいと思いますよ! 今までにもいろんなシリーズが販売されているダイソーの「プチブロック」。新シリーズの恐竜と昆虫もやはり期待を裏切らないクオリティーでした。気になった方は、ぜひダイソーで探してみてくださいね! ※表示価格は記事執筆時点の価格です。現在の価格については各サイトでご確認ください。 著者 悠美 基本ズボラ、面倒くさがり屋の3児の母。いしかわ観光特使&輪島観光サポーターに就任。2010&2012年楽天トラベルマイスター受賞のWEB担当!ロンドンブーツ田村淳の大人の小学校1期生。 妊娠~出産で料理は安く美味しく体に良い食事がしたいので、田舎の珍しい野菜や魚なども使いつつ、手抜きはしつつも美味しい料理を家族に食べてもらいたいと考えて燃える日々。また節約大好きで日々家族の為に調査研究中 この著者の記事をみる
2020/05/28 「プチブロックの販売終了アイテムについて」を追加しました。 2020/06/15 セット(キット)の並び順を、「No.