研究に必要だったので，Julia言語でこの論文のアルゴリズム3を実装した．「KL情報量でCP分解しましょう」って話だけど，中身はポアソン分布とかいろいろ書いてあってちゃんと読んでないから分からん．とりあえず非負のテンソルCP分解の手法の一つ． arxiv.or…

fMRIの出力がniiファイルらしい．良く分からないが，using NIfTI で開ける． using NIfTI ni = niread("hogehoge.nii") ni = niread("foo.nii.gz") でOK．普通の配列にしたかったら convert(Array{Float64}, ni) でOK． github.com

NASAのページからgeotifファイルをダウンロードできるんだけど，juliaでどう開けばよいか分からなかった． 色々調べたけど，多分これが一番良い． github.com using GeoArrays geoarray = GeoArrays.read("hogehoge.tif") 座標をとりだしたかったら， coords…

juliaで using FileIO img = load("hogehoge.png") したあとに，r,g,b要素を取り出したかったら，それぞれ using Colors r = red.(img) g = green.(img) b = blue.(img) とする．ちなみにこのままだとr,g,bはそれぞれ Array{N0f8,2} with eltype FixedPointN…

自然数nに対して，[n] = {1, 2, …, n} として，[I]×[J]×[K]が欲しい時ととかってあるじゃないですか．テンソルの添え字でloop作りたいときとか．そういうときは，IterToolsのproductを使うとよいことに気が付いた． using IterTools I = 2 J = 3 K = 2 for i…

社会人学生 Advent Calendar 2022 博士論文執筆の際にお願いしたいこと 業績ゼロから始める社会人博士 理工系大学・高専の研究室不登校 (修士/博士/普通の)論文執筆の際にお願いしたいこと、その二 A guide to Scientifc Research 博士課程後期の心得 (広島…

3階のテンソルをL1ノルムの尺度で近似するランク１テンソルを見つけます，という論文を実装した．論文のタイトルにexact solutionがあるけど，L1ノルムの意味での最良１ランク近似をしてるわけではないので注意（かなり混乱した）． arxiv.org 最近，L1が流…

行列バランシングと言えば，sinkhornですが，今回はこの論文を実装しました． arxiv.org （論文では自然勾配法使ってますが，ここでは，１次までしか実装してないです） #include <iostream> #include <Eigen/Dense> #include <vector> #include <cmath> #include <time.h> #include <cstdio> #include <fstream> using names</fstream></cstdio></time.h></cmath></vector></eigen/dense></iostream>…

文字列hogehogeにhが何回出てくるか数えたい．ぐぐると str = "hogehoge" cnt = sum([1 for i = eachmatch(r"h", str)]) とかいいんじゃね？と書いてある． 強い人にはもっとシンプルに sum(split(str, "").=="h") で良いと教わった．なるほど． 追記 強い人…

3階のテンソルTをST-HOSVD, T-HOSVDより正確に高速に１ランク近似できる手法をJulia言語で実装した． あ，ここでいう階っていうのは，rank(T)じゃなくて，ndims(T)ね．3-waysとか，3-orderってこと．日本では，ndimsを階っていうので，（CP）ランクと混ざっ…

ついにDataFrameに入門してしまった...． 途中で列の名前を変えるにはこうする． using DataFrames names = ["colname1", "colname2", "colname3"] data = rand(3,3) df = DataFrame(data) rename!(df, Symbol.(names)) Symbolに変えないといけないことに気…

最近，毎日Juliaを書いているので，買って読んでみた．結論から言うと本当に良い買い物をしたと思う． 薄い技術書だけど、内容は評判通りかなり濃厚．Juliaの基本的な言語機能の他にも、コンパイラへのヒントの書き方、メモリ割り当てを削減するtips、プロフ…

Sequential nonnegative Tucker decomposition based on low-rank approximation(lraSNTD) を実装した．アルゴリズムは原論文を参考にした． www.semanticscholar.org 前回のlraNMFを活用して高速に非負タッカー分解をしようっていうノリ． using TensorTool…

すごく速くNMFができるらしい2012年の論文を実装しました． ieeexplore.ieee.org epsilon を 0 にするとロスがNaNになるので注意．しばしばロスがNaNになるので使うときはverbose=trueにして様子を見ること推奨． using LinearAlgebra using Random using Ar…

この論文の式(8)の実装になんと午前中を全て費やしてしまった... Nonnegative Tucker decomposition with alpha-divergence - IEEE Conference Publication テンソルの計算は慣れないなぁ． α=0,1でKLダイバージェンスになるんだけど，テンソルに対するKLダ…

Julia言語で配列の全要素が同じかどうか調べる方法をぐぐってみると， stackoverflow.com まぁ，こんな感じのが出てきて，私は怠惰なので，自前で関数かくのが．ぶっちゃけだるいなと，ツイッターで呟いたら強い人が「Setにして要素数を数えたらいいんじゃね…

αダイバージェンスやβダイバージェンスでのNMFを一般化するために，αβダイバージェンスというものを定義します．入力行列と出力低ランク行列間のαβダイバージェンスが小さくなるようなNMFアルゴリズムをJuliaで実装しました．αβダイバージェンスやアルゴリズ…

小針先生の確率統計の本を読んだ．教訓がたくさん詰まった本当に良い本だったと思う．６章の「酔歩」がとても印象に残っている．独立した章なので，確率の基本的なことが分かっていれば読める． 時刻t=0で原点に居る酔っ払いが，確率1/2で西へ，確率1/2で東…