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@sage-git
計算化学勉強してたらなんか機械学習とWebアプリケーションもやることになりました。

Kyoto

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    • SVDで簡単平面フィッティング
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      SVD(特異値分解、singular value decomposition)というものがあります。 これは誤解を恐れずに言えば、最小二乗法の1つの表現となっています。 個人的な話になるのですが、3次元上の点群に対して平面をフィットしたいことがまれに良くあります(普段は用が無いのですが、ひとたび用事ができるとすごい使う)。 それまでは必要なたびにググッていたのですが、正直手間ですし、先日はとうと...
      2018/05/27
    • 3次元スカラー場をレイマーチングして等高面描写
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      レイマーチングでは距離関数から光線の進む距離を決めるのが普通ですが、光線の進む距離さえ何らかの手段で決められたら距離関数がなくとも同様のことができるのでは?と試してみました。 # 結果 三次元中のスカラー場について、目的とする値を取る地点を集めた等高面の描写に成功しました。 ![p_d_solid.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com...
      2019/03/15
    • Tensorflow、行列の固有値でも自動微分できる模様
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      # あらすじ Tensorflowで、勾配法とかで自動微分するときに途中で行列の対角化(固有値)を求めるところがあっても問題なく自動微分と勾配法による最小化ができるようです。 `GradientTape` を使って手動で `apply_gradient` する方法、自動的に微分して損失関数を `minimize` する方法も付けました。 # Version * Tensorflow 2.1...
      2020/03/09
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