2020/06/28 ~ 2020/07/05 までの1週間を振り返る
今週から１週間ごとに振り返りの日記を書いていこうと思います。 半年は継続させたい。
研究
検証で使うロボットを他研究室からお借りして動かしてデータを取った。
自分で設定した環境マップどおりに動いてくれたのでかなり嬉しかった。
同時にgnuplotの使い方を学び直して、データ取得 → 前処理 → グラフに出力の流れを自動化。
下図はsysstatで取得したCPU稼働率をx軸 時刻, y軸 CPU使用率でプロットしたもの。
結構綺麗に出力できて満足。慣れればかなり自由度の高いグラフを作れることもわかった。
動くスクリプトを生成できたので修論でも苦労しないで済みそう。
ゼロから作るDeep Learning -Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装-
授業で画像処理系の論文を1つ選んで発表する必要があったので、授業の担当教員が公開していたおすすめ論文リストから Let there be Color!: Automatic Colorization of Grayscale Images という論文を選んで読んでみたところ内容がさっぱり理解できずに撃沈。
この際なので深層学習を表面だけでも理解したいと思い、「深層学習 入門書」で出てきた中で評価が高い本を選んでしっかり読んでみようとなった。
感想
Python の基礎的な文法から始まり、パーセプトロン、ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法を説明した後、最終的にCNNと深層学習まで一気に学習するという内容で非常に密だった。
Loss関数ってなんだよってくらいこの分野は素人だったが、本文中の説明がこれでもかというほど初学者に配慮して書かれており、図と本文を何回も見比べることで少しずつ内容が頭に入ってくるので、飽きずに最後まで読みきることができた。
各章の最後には Python の実装コードが載っており、これも本当に役立った。やっぱり疑似コードがあると理解のスピードが違う。
最終的にこの本を読んだおかげで、前述の論文も3日かかったがなんとか発表できるくらいには読み込むことができた。これがなかったら手詰まりだったと思うので助かった。授業が終わったら発表したプレゼンも公開したい。
競プロ
80回以上コンテストに出場していながらいまだに水色になれていません。 正直このグラフかなり恥ずかしいのでがんばって1200を超えたいところ。
レートが上がらない原因は集中力と自頭の悪さなのかなーと落ち込んで半年以上離れていたのですが、Twitterでどんどんレートを上げていく競プロerを見たり、懇親会での暖色の方をお話してみてかなりモチベーションが戻ってきたので、就職までもう少し頑張ってみたいと思います。
Twitterとかで悩んでたらヒントとか頂けると助かる。。。
来週までやりたいこと
研究 実験とデータの取得・分析。
AtCoder Problemsへのコントリビューション ウィンドウ半分の幅でサイトを開いたときにユーザ検索タブがToggleボタンに消えてしまうのが結構不便だなーと思って、それに対するissueを建ててみた。
好意的なコメントを頂いたので今積み上がっているタスクが終わり次第PRを投げたい!!
ゼロから作る Deep Learning のC++実装 優先度低め。手書き文字認識を一から実装してみたい。
毎日1UniqueAC
就職までやりたいこと
- 物理エンジンの実装
- DTLUnityの実装
来週はもう少し目に見える進捗を出したい。
