めもめも

このブログに記載の内容は個人の見解であり、必ずしも所属組織の立場、戦略、意見を代表するものではありません。

Category Theory in Context - Exercise Solutions (Chapter 2)

Category Theory in Context (Aurora: Dover Modern Math Originals)作者:Riehl, Emily発売日: 2016/11/16メディア: ペーパーバック 2.1 Representable functors 2.2 The Yoneda lemma 2.3 Universal properties and universal elements 2.4 The category of…

Category Theory in Context - Exercise Solutions (Chapter 1)

Category Theory in Context (Aurora: Dover Modern Math Originals)作者:Riehl, Emily発売日: 2016/11/16メディア: ペーパーバック 1.1 Abstract and concrete categories 1.2 Duality 1.3 Functoriality 1.4 Naturality 1.5 Equivalence of categories 1.6…

「確率分布をファーストクラスオブジェクトとして扱う」という観点で Tensorflow Probability を理解する

何の話かと言うと Tensorflow Probability の公式ページを見ると、 「TensorFlow Probability は確率的推論と統計的分析のためのライブラリです。」 という言葉が目に飛び込んできますが、機械学習モデルを扱うライブラリーとしての Tensorflow とどういう関…

「ITエンジニアのための強化学習理論入門」(初版1刷)正誤表

誤植の訂正 p.193 (下から6行目の末尾) 誤:極端に小さな値() 正:極端に小さな値() コードの訂正 GitHub 上のコードも修正してあります。 p.213 (SARSA の実装コード:[MSA-05]) 誤: 16: a_new = agent.policy[s]正: 16: a_new = agent.policy[s_…

Building microservices with go-micro on GCP(パート3)

パート2はこちらです。enakai00.hatenablog.comパート2では、Hello World! 的なサンプルを GKE にデプロイしましたが、ここでは、もう少し本番に近い実装を試してみます。 ショッピングカートからの発注処理 次のような一連の処理を saga パターンで実装しま…

Building microservices with go-micro on GCP(パート2)

「パート1」はこちらです。enakai00.hatenablog.com GKE, Cloud Pub/Sub 対応サービスの作成 パート1で作成したサンプルサービスを GKE と Cloud Pub/Sub に対応するように修正します。修正後の main.go は次のようになります。 package main import ( "fmt"…

Building microservices with go-micro on GCP(パート1)

go-micro について github.comgo-micro は、microservice 用のサーバーを構築するための Go 言語のフレームワークです。gRPC による(同期型)API サーバー、および、Cloud Pub/Sub などのメッセージブローカーから受信したイベントを処理する(非同期型)AP…

Choreography-based saga をローカルで実験するためのフレームワーク

github.com Choreography-based saga とは? マイクロサービスの環境で、複数のサービスが連携するトランザクションを実行する手法にSaga パターンがあります。一般にトランザクションに求められる特性として ACID がありますが、RDB を用いたトランザクショ…

「ITエンジニアのための強化学習理論入門」が発売されます

www.amazon.co.jp表題の書籍が技術評論社より発売されることになりました。執筆にご協力いただいた方々には、あらためてお礼を申し上げます。販売開始に先立って、「はじめに」「目次」「図表サンプル」を掲載させていただきますので、先行予約される方の参…

Google App Engine (Standard Environment, 2nd Generation) で Golang の Web Application を作る方法

これは何? Google App Engine (Standard Environment) は 2nd Generation にアップグレードして、GAE 専用の実行モジュール(各言語で用意された GAE 対応の専用ライブラリ等)が不要になり、一般的なライブラリやフレームワークが比較的自由に使えるように…

Quantum Phase Estimation による Order finding アルゴリズム

複数固有値に対する推定 enakai00.hatenablog.com上記の記事で解説した位相推定の量子回路(下図)では、状態 はユニタリ演算子 の特定の固有値に属する固有状態でした。それでは、複数の固有値に対する固有状態の重ね合わせの場合、どうなるでしょうか?結…

量子フーリエ変換を「位相差に情報を埋め込む」という視点で理解してみる

enakai00.hatenablog.com 何の話かと言うと 上記の記事で説明した量子フーリエ変換は、本質的には、 --- (1)という線形変換(ユニタリ変換)を量子回路で実装しただけのことですが、「なぜ (1) の表式が量子回路と相性がよいのか?」という部分を踏み込んで…

Phase Estimator の量子回路を解説してみる(その2)

前回 は量子フーリエ変換を実装した量子回路を紹介しました。今回は、これを用いて、ユニタリ演算の固有値(の位相)を推定する方法を説明します。 逆フーリエ変換 有名な事実ですが、前回説明したフーリエ変換 --- (1)には、逆変換があります。次になります…

Phase Estimator の量子回路を解説してみる(その1)

まずは、Phase Estimator の基礎となる、量子フーリエ変換の実装を解説します。 (離散)フーリエ変換とは? 形式的に言うと、 成分の複素ベクトル を 成分の複素ベクトル に変換する、次の計算式です。 --- (1)このような変換を考えて何が嬉しいのかと言う…

「量子機械学習(Quantum Machine Learning)」とは?

基本的な考え方 量子回路のすべての構成を人間が設計するのではなく、チューニング可能なパラメーターを含む形で量子回路を構成しておき、これが期待する動作を実現するようにパラメーターをチューニングする。古典データを量子状態に変換して入力する場合と…

ITエンジニアのための機械学習理論入門:Colaboratory版サンプルスクリプト

ITエンジニアのための機械学習理論入門作者:中井 悦司出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2015/10/17メディア: 単行本(ソフトカバー)上記の書籍では、Python の実行環境として Canopy を用いたセットアップ手順を紹介していますが、Canopy が公開中止とな…

IT専門用語の日本手話(JSL)表現に関するメモ

speakerdeck.com先日、社内で、一般人向けレベルの内容で、30分程度の「機械学習入門」のレクチャーを行いました。上記資料のタイトルにあるように、日本手話(JSL)でプレゼンしました。(オーディエンスは、エンジニア・非エンジニア含めたJSL話者7名。ろ…

GPUベースの量子回路シミュレーターについて

TL;DR; 本物の量子デバイスが手に入らない場合でも、20〜30qubit 程度の量子回路であれば、GPUベースのシミュレーターで(現実的な計算速度で)量子計算を実行することができます。物理デバイスと異なり、外部ノイズの影響を受けないため、純粋にアルゴリズ…

「ITエンジニアのための強化学習理論入門」的な何かのアイデア

元ネタ incompleteideas.netポイント ・学習の過程がステップバイステップで理解できる(目で見える)サンプルを示すことで、「なぜそれでうまく学習できるのか」を理解することを目標とする。 ・アルゴリズムを愚直に実装したコードを示すことで、数式では…

Reinforcement Learning 2nd Edition: Exercise Solutions (Chapter 9 - Chapter 12)

Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)作者:Sutton, Richard S.,Barto, Andrew G.発売日: 2018/11/13メディア: ハードカバー Chapter 9 Exercise 9.1 Define a feature as a one-hot representation …

Reinforcement Learning 2nd Edition: Exercise Solutions (Chapter 6 - Chapter 8)

Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)作者: Richard S. Sutton,Andrew G. Barto出版社/メーカー: A Bradford Book発売日: 2018/11/13メディア: ハードカバーこの商品を含むブログを見る Chapter 6 E…

「手話で考える」とは

マジレスすると、こちら https://t.co/WsmujOAmkQ に掲載の対談記事「ろう文学とは何か」で、手話ネイティブのろう者(日本手話:JSLとアメリカ手話:ASLのそれぞれの話者の方)が手話で思考して、手話で表現している(そして、その事実はあまり聴者に理解し…

Reinforcement Learning 2nd Edition: Exercise Solutions (Chapter 2 - Chapter 5)

Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)作者: Richard S. Sutton,Andrew G. Barto出版社/メーカー: A Bradford Book発売日: 2018/11/13メディア: ハードカバーこの商品を含むブログを見る Chapter 2 S…

Google Colaboratory を用いた演習環境の準備手順(TensorFlowによるニューラルネットワーク入門編)

はじめに、Google アカウント(Gmail アカウントと同じもの)を取得しておいてください。Google Colaboratory にアクセスして、新規ノートブックを開きます。 コード用のセルで次のコマンドを実行して、Google Driveをノートブックの実行環境にマウントしま…

Quantum Information Theory: Exercise Solutions (Chapter 17 and Chapter 18)

Quantum Information Theory作者: Mark M. Wilde出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2017/02/06メディア: ハードカバーこの商品を含むブログを見る Chapter 17 Chapter 18

Quantum Information Theory: Exercise Solutions (Chapter 15 and Chapter 16)

Quantum Information Theory作者: Mark M. Wilde出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2017/02/06メディア: ハードカバーこの商品を含むブログを見る Chapter 15 Chapter 16

Quantum Information Theory: Exercise Solutions (Chapter 13 and Chapter 14)

Quantum Information Theory作者: Mark M. Wilde出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2017/02/06メディア: ハードカバーこの商品を含むブログを見る Chapter 13 Chapter 14

Quantum Information Theory: Exercise Solutions (Chapter 11 and Chapter 12)

Quantum Information Theory作者: Mark M. Wilde出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2017/02/06メディア: ハードカバーこの商品を含むブログを見る Exercise 12.2.1 - skip

Quantum Information Theory: Exercise Solutions (Chapter 10)

Quantum Information Theory作者: Mark M. Wilde出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2017/02/06メディア: ハードカバーこの商品を含むブログを見る Detailed derivation of Fano's inequality

「技術者のための確率統計学」が出版されます

www.shoeisha.co.jp表題の書籍が翔泳社より出版されることになりました。査読に参加いただいた読者の方を含め、編集・校正・組版・イラストデザインなどなど、本書の作成に関わっていただいたすべての方々に改めてお礼を申し上げます。これでついに(!)「…