2018/01/13

神經網路(Neural Network)概論

參考來源:http://cou02.ewant.org/mod/ewantvideo/view.php?id=20690

損失函數:衡量神經網路表現得多好

梯度下降演算法(Gradient descent)
-梯度指引正確方向,學習率決定往前走多遠
(在很陡的時候走大步一點,在平坦的時候走小步一點)
-陷在局部最優,而不是全局最優
-學習率要能自動調整

訓練神經網路的困難
-區域最小值(Local minimum)
-鞍點(Saddle Points)
-梯度消失(Vanishing Gradient)

幫助訊練神經網路
-Dropout
-Batch Normalization
(可參考http://proceedings.mlr.press/v37/ioffe15.pdf)

2018/01/11

租房子的日文該怎麼說

下宿(げしゅく)有事先訂定契約,支付住宿費或吃飯錢而借用別人的房間,
或住宿費比較便宜的旅館的意思。
(參考資料:https://dictionary.goo.ne.jp/jn/67797/meaning/m0u/)

若是跟房東簽租賃契約的一般情況,「我在台北租房子」的日文,
用「私は台北に部屋を借りて住んでいる」即可

2018/01/06

日本語の小説の授業ノート

1.さりげない和なにげない的區別
さりげない是做的人有意圖,但盡量做到讓別人沒有察覺,
なにげない則是做的人沒有意圖,無意識的動作。

例:さりげなく服の破れ目を手で隠す。
例:相手が何気なく言った言葉に傷つく。

2.萎れる和枯れる的區別
萎れる(しおれる)是可以用人為的力量讓它復原,
枯れる(かれる)則無法復原。

另外,しおれる也有沮喪、無精打采的意思。
例:叱られてしおれる。

3.~てはならない:語氣中帶有嚴厲的訓斥意味
例:一度や二度の失敗で諦めてはならない。
例:警察が来るまでだれもここに入ってはならない。

2018/01/01

機器學習(Machine learning)導論

參考來源:http://cou02.ewant.org/mod/moocforum/view.php?id=19499

機器能從經驗或是資料中學習,而後在某個問題與任務上衡量標準
能有所提升,稱為機器學習

監督式學習(Supervised learning)
-包括資料與標籤(可想成選擇題)
例:線性迴歸

非監督式學習(Unsupervised learning)
-僅包含資料本身,並沒有標籤(可想成申論題)
例:社交網路分析

增強學習(Reinforcement learning)
-來自於一系列與環境互動的行動與獎勵回饋
例:讓機器從玩遊戲的過程學習

機器學習流程
-訓練資料(有沒有Noise、Bias、獨立性)+假設集合(hypothesis set)
+學習演算法(決策樹、支持向量機),找出預測模型

機器學習目標
-用訓練資料在假設集合裡找一個最接近真實模型的預測模型,
在所有資料的表現要盡可能與真實模型一樣(Generalization)
-預測模型在訓練資料上表現好,不代表在所有資料上真的
表現很好(Overfitting)

2017/12/30

V1+ずに済む

V1+ずに済む
例:辞書を買おう思っていたら友達が古いのをくれので
買わずにすんだ。
*たら的後面若是用過去式,有出乎意料的意味
例:いい薬ができたので手術せずにすんだ。

よりほかに~ない:除了...之外別無他法
例:今月のを全部給料使ってしまった。来月分を借りるよりほかない

2017/12/24

日文的風景與光景的區別

日文的風景(ふうけい)、景色(けしき)、眺め(ながめ)是指單純看到的畫面,
而光景(こうけい)、情景(じょうけい)則是指看了會有所感觸、感動的畫面。
例:ほほえましい情景、懐かしい光景

丁寧に暮らす

昨天夏先生說,她很喜歡教學生「丁寧に暮らす」這句話,若用台語講,
就是「頂真過日子」,上班就規規矩矩地做好自己本分的事,吃飯就
好好地吃,如果你一直吃便當,下班或假日偶爾不妨嘗試放在盤子,
稍微擺設一下,然後悠閒地享受,我們工作不就是為了能有口飯吃,
那為什麼連吃飯都要很草率地解決呢?還有,女生可以放朵花在房間,
不用買一堆,不要買假花,而是真花,然後幫它修剪枯枝,這樣一來,
每天都能感受到大自然的那種生命力。

每年上課都會有類似的感覺,先生教的不是日語散文,而是人生。

2017/12/16

全然

最近日本人の友達から教われたこと。明治以前は「全然」は否定のみの言葉じゃなかった。夏目漱石や芥川龍之介も否定以外の使い方をしてる。やっばり使い方も時代によって変わったりする