Motive
今季は人生で経験のしたことがないくらいの暖冬でしたが、この数日は平年の状況に戻ってかなり寒かった気がします。
テラサムスハムニダです
外出する予定がなかったとは言えないですが、ここまで寒いとインドアになってしまいます。
ここでは、いろいろな要因を並べてみてとても根本的でかつ雑で簡易的な形でのニューラルネットワークを使い、自称ニートが外出するかしないかの判断を数式化してみました。
Describe
Formula
Y
\\=
X \times W
\\ =
\begin{bmatrix}
x_1 & x_2 & x_3 & x_4 & x_5 & x_6
\end{bmatrix}
\times
\begin{bmatrix}
w_1 \\ w_2 \\ w_3 \\ w_4 \\ w_5 \\ w_6
\end{bmatrix}
\\ =
x_1 \times w_1 + x_2 \times w_2 + x_3 \times w_3 + x_4 \times w_4 + x_5 \times w_5 + x_6 \times w_6
\\
w_1 = - \acute{w_1} \\
w_2 = \acute{w_2} \times 5 \\
w_3 = \left\{
\begin{array}{ll}
-50 & (snow) \\
-25 & (rain) \\
10 & (cloud) \\
30 & (sun)
\end{array}
\right. \\
w_4 = - \acute{w_4} \\
w_5 = \acute{w_5} \\
w_6 = - \acute{w_6} \times 10
新型ウイルスですが空気中でも感染するみたいです。今まで身体に異常がなければあまり重症化しないみたいですが、感染した場合は２〜３週間休まなければならないというリスクがあるので10倍にしてレバレッジを効かせています。
かかっても発熱とかあるので不特定多数の人が多い場所へは行きたくなかったすね
以上のことで出力値Yの値が低くなりそうなので外出しなかったとです。
今回はコンセプトの話なので、ここから具体的に値を出してシグモイド関数を使ってYの値を更新するかの判定をするなどについては割愛します。（てか詳しく知らんし）
Postscript
今思えば専門の必修科目が９割5分くらいあって自由に選択できる講義がなかったです。現在では緩和されているのですが自由すぎて単位を落としている学生が多いと聞いているので逆によかったのですが。
数少ない選択講義で何も考えずにニューラルネットワークをとったのですが、ここまでトレンドになって役立つとは想像がつかなかったです。
Reference
- ゼロから作るDeep Learning 3章 ニューラルネットワーク
- かなり最初の方の話
- 痛いニュース - 新型コロナウイルス、エアロゾル感染を確認