木曜日が秋分の日かなんかで休日だった. 水曜日の帰りの電車の中、TwitterでのやりとりでKaggleでもやろうかな、と思った. "Integer Sequence Learning" という問題にとりかかることにした. これは数列の \(a_1, a_2, \ldots, a_n\) が与えられるので \(a_{n+1}\) を予測せよ、という無茶な問題である. \(n\) は定まっていないし、数列についてどういう数列であるとか全く何の事前情報もない. 113845コの数列 (\(a_1, a_2, \ldots, a_n, a_{n+1}\)) が「訓練データ」として与えられ、 113845コの数列 (\(a_1, a_2, \ldots, a_n\)) が「テストデータ」として与えられる.
\(n\) が数列ごとに全然バラバラなので、そもそも訓練データが訓練データ足りえず、テストデータも訓練データと考えて良い. 一応、このタスクの〆切は30日なのであんまり何を言うべきではないだろうけれど、どうせこの文章を見てる人間は私くらいしかいないのでどうでもいいだろう. 私は一切、統計的機械学習みたいな手法は用いていない. せいぜい線形回帰くらいのものだ. 訓練データで何かを訓練するということをしているわけではない. 数列ってだって、どれだけのバリエーションがあると思ってんだ. 学習のしようがないだろう.
線形回帰でどうこうする、っていうのは \(a_n = f(n)\) ここで \(f\) は \(k\)次多項式、くらいの仮定を置いてみて、 これで説明できるような \(f\) を探すのにちょうど最小自乗誤差を使った. Polynomial regression でググるとちょうどやってることが説明される.
ちゃんと訓練データを使う方法で、まだ試してないものがあった. 都合上、長さを一律に切りそろえることにして、 \(a^i = a^i_1, a^i_2, \ldots, a^i_n\) という数列が複数あったとき、 \(b = \sum_i w_i a^i\) (where \(b_i = \sum w_i a^i_1\)) という、数列の線型結合みたいなことが出来る. もしかしたらこれで上手く説明できる数列もあるかもしれない.
あと、どうしても解答できない数列については 0 を回答している. ところで長さが1 とか 2 くらいの数列もテストデータにある. これはもうちょっとマシな回答があるかもしれない.
Variational Autoencoderでアルバムジャケットの生成 - Use At Your Own Risk の再現を最近こころみている. そこにあるような綺麗なくっきりした画像じゃなくて、ぼやけたような画像しか生成されない. 何を間違えてるのだろうか. 対症療法にでもなればいいと思って、最後にGAN的に識別器を付け足してみたが上手くいっていない.
昨日土曜日、映画の planetarian を見ようと思ったが21時からCODE FESTIVAL 予選があるのを知ったのでそちらに出ることにした. 私は学生であるので本戦参加資格が無いのだが、資格がないことを明確にして登録さえすれば予選参加はできる. 本戦もどうせ、時間を送らせて別のコンテストという形式で同じ問題を解いて競い合えるので、別に問題はないのだが.
5門中当たり前に解けであろう3問だけを早々に解いてレーティング上がった.
やったぜ pic.twitter.com/Vg89Yk4Mww
— 祈祷師 (@cympfh) September 24, 2016
基本的に、映画でも漫画でもテレビドラマでも、創作物語はどんなジャンルだってできるだけ見ようと思っている. だから、面白いよ、と近くの人が言ってたら、作品を見てみるきっかけに意図的にしている. そういうわけで、planetarian (プラネタリアン) という映画を見ることにした.
アニメ映画と言えば最近は「君の名は」だの「聲の形」だのがやっていて話題である. ついさっき「どんなジャンルだってできるだけ見る」と言っておきながらこれらは見ていない. 絶対嫌いなタイプだと思うから.
「聲の形」については漫画でちらっと読んだから、敢えて映画で見ようと思わない. 「君の名は」は絶対好きじゃないと思うから.
話は単純でどこかで聞いたことあるようなロボットSF. ていうかこれアイザック・アシモフの作品から2つ3つ寄せ集めれば出来上がりそうだ. しかし良い. アニメ的表現を詰め込んでる. 何も悪口が出てこない.
しかし映画館での扱いが悪い. こんなにおもしろいのに. こんなにシアターは満員なのに. １日に上映が一回しかなく、一番最後の時間帯にしかやっていない. 嫌でもレイトショーで1300円とお得な値段になってしまう. シアターは５箇所ほどあるのだがそのなかでも狭いシアターでの上映. それでも、上映してくれるだけありがたいのだが.
カショウ？ 人と話をしていて、其の人が最近、中華料理にハマっているという. 中華街に材料を買いに行くのだという話を聞いた. それで私は麻婆豆腐の辛いのが好きだと話したら、あのかかっている辛い粉は「山椒」ではなく「花椒」だと教えてもらった.
先ほどコンビニでビールのつまみとして「花椒ピーナッツ」を買った. 確かにあの、私が好きな辛さだ.
食べ終わったあとに花椒と唐辛子が残ってとても辛い. 残して他の何かに使おう.