最初の研究についてのお話は大変参考になりました。素敵なクリスマスプレゼントを
ありがとうございます。
いえいえ，いろいろと研究を一所懸命されている方ですので，
参考になると思いましたが，良かったです．
それでは，せっかくなので、松下博士からもお返事をいただきましょう．
ありがとうございます。参考になったのなら何よりです。
でもあれはあくまで私の考えですので、色々な人のお話を聞いてみると
また楽しいと思います。
そして、自分なりの楽しい研究生活を送ってください。
それでは、よいクリスマスを！
MPモデルの話はなかなかわかりやすい内容で楽しいです。アナログでもε→０に
すればデジタルのようになるんですね。
楽しいのは一番ですね．その通りです．アナログを考えれば、その極限として
ディジタルも含めることができる、ということになります．
徳島大学のドクターの方のお話とても参考になりました。
短期で学位をとれるなんてとてもすごいなぁと思いました。
そうですね．元気があって、いろいろと挑戦されている方です．
それでは、せっかくなので、松下博士からもお返事をいただきましょう．
ありがとうございます。学位取得については、周りの人の支えがすごく大き
いです。
研究室のボスはもちろんのこと、池口先生を始め素晴らしい先生方に出会えたこ
とが何よりの幸せです。
ある先生が
『良い偶然を大切にすることで、研究も人生も道が拓けてくる。』
と仰られていました。
あなたにも、素敵な出会いがありますように。
そして、よい研究生活を！
就職もちょっと考えていたのですが、今日の話を聞いて、
やっぱり大学院にいくのもいいな、と思いました。
研究室生活が楽しみです。
大学院行くのはとても楽しいですよ．ぜひ進学してください．
そして，楽しい研究生活を！
それでは、松下博士からもお返事をいただきましょう．
迷っているなら、大学院に行って損はないです！
自分次第でとても充実したものにできますし、得るものも大きいと思います。
私はものすごくネガティブでしたが、視野が広がったおかげで少しポジティブに
なれました。
私は大学院に進学する予定なので、今回の松下さんの話は
とても興味深かったです。研究生活の大変さと楽しさの
両方を学ぶことができました。
その通り興味深い話をしていただきました．
確かに研究生活は大変ですが、楽しさも沢山あります．
是非来年から楽しい研究をやってほしいと思います．
それでは、せっかくなので、松下博士からもお返事をいただきましょう．
大変なこともたくさんありますが、色々な人の力を借りつつ頑張っている
と、どうにか乗り切れるものです。
ぜひ、あなたなりの研究生活を楽しんでください。
今日の研究室の話はとても参考になりました。
研究生活って研究が楽しければバラ色の生活ですね。
女性工学博士ってとてもカッコイイです。憧れます!!
参考になったということであれば，お話してもらって，
とても良かったと思います．是非楽しい研究生活を送ってください．
もちろん、常にバラ色であるとは限りませんが，
でも，やりたいことがあれば，どんなに苦しくとも突破できるでしょう．
さて，それでは，「カッコイイ」女性工学博士からお返事をいただきましょう．
ありがとうございます。
悔しい思いをしたり凹んだり投げ出したくなったりもしますが、思い返すと、
やっぱり楽しいことがいっぱいです。
本当にカッコイイ女性工学博士になれるように、精進いたします。
そういえば私も高校入試のときにアドバンスを母に取り上げられたことを思い出
しました。ミリオンの波に乗っていた時だったので辛かったです。
アドバンスって，ゲームボーイアドバンス？
うーむ，「ミリオン」って良く知らんので、
いまいちわかりませんが，うちの子供と気持ちは通じるものがありそうです．
研究室の話を聞いて恐くなりました。英語がかなり苦手なのですが身に付く
のでしょうか。しかし研究室はアットホームな感じが伝わってきて、そこは
安心しました。
怖いですか？じゃ，松下博士からそのあたりを一言．
苦手なことにチャレンジするのは怖いですよねー。
でも、確実にあなたより私のほうが英語力はありませんでした！
これは、自信を持って断言できます。
未だに文法の知識も中学卒業時で止まっています。
それでも、どうにかしようとすれば、どうにかなるものです。
テストみたいに正解なんて決まってないのですから、伝わったらどんな方法を
使っても良いのです。
大事なのは、苦手なことにもチャレンジすることです。
そうすることで、苦手だからと諦めていた自分と比べて、確実に成長できていま
すよ。
あら素敵。
授業中に微分の計算をやって少し思い出せたので良かったです。
思い出せたのは良かったですが、「少し」というのが気になりますね．
大丈夫？
最後の拡張の話が難しかった。計算していると、結局なんのために計算して
いたのかわからなくなってしまった。年明けまでに復習しておきたい。
拡張の話は，次回，再度説明します．
復習しておいてください．
ゲストの人が可愛いかった。また呼んでください。
それでは年明けもお呼びすることにしましょう．
ありがとうございます。君とは仲良くなれそうです。
研究についての話にも興味を持ってくれましたか？
情報システム工学入門で聞いた（？）話が（「線形分離」）がここででてくるとは思いませんでした。
線形分離の話を聞いていたんですね？
どなたのご担当のときでしたか？
１年の時の「情報システム工学入門」でXORが線形分離不可能である
ということを聞いていましたが、今日の授業でどう役立つのかなどが
よくわかりました。
皆さんよく覚えていますね．素晴らしい．
どのような話であっても，どこかで繋がっています．
食べず嫌いにならずに，ぜひ，いろいろと挑戦してください．
アナログニューロンに拡張されると入力も[0, 1]になり、今までのようにモデル化できるのかが
複雑でイメージできないです。
p17でのε→∞のとき、入力にかかわらず出力が1/2となるのはどういうイメージになるのですか？
単に、出力値が連続値になるということですが，次回再度説明しましょう．
入力に関係なく 1/2になるということは，
賛成，反対の中立をだしてしまうということでしょうかね．
今日の講義の最後でアナログニューロンなるものがでてきましたが
とりうる値が[0, 1]ということで発火が確率で決まるものが実現され
るということですか？
良いコメントです．このモデルでは発火自体が確率で決まる、ということではありません．
次回説明しますが(実は，アナログニューロンモデルのスライドの最後の穴埋めがこれ)
発火率を表すと考えてくれても良いと思います．
発火が確率で決まるモデルは次回に別の拡張として説明します．
アナログニューロン拡張することによって実際のニューロンに近づけることができることを
実感できた。この拡張でのN-1次元の超平面で線形分離することとの
関係はf'(0)が小さいほど分けにくく、大きいほど分けやすいということで
いいのだろうか？
良いコメントですね．f'(0)が小さいということは，傾きが緩くなるので、
その考えで良いと憶います．
今日教えて頂いたMPモデルの拡張である
Analog neuronを用いれば、
人間の感情にある、「あまり好きではない」のあまり、や、
「少しすきである」の少しのあいまいな部分を
上手く表現できると考えられる。
理解しやすい授業でした。ありがとうございました。
確かにアナログ表現なので、そのような中間値を表現できるとは思います．
ただし，それがこの拡張モデルでどのように実現できるのか、
という話にストレートに結びつく訳ではないので注意してください．
やっている内容がとてもデジタル的で、何の講義だかわからなくなってきました。
割り算の微分はちょっと複雑だから忘れやすいですよね。
この講義は生体情報工学です．
簡単な話から少しずつ本質的な部分にせまっていく方が
理解しやすくていいですね。
正直ホジキン・ハクスレイ方程式をさっぱりだったので……
確かにいろいろと拡張していくという意味ではそうですが、
それが絶対的に本質かといえば，そうではないので注意してください．
ホジキンハクスレイ方程式が難しいのはよくわかりますが、
自分で壁を作らないように．
論理関数を進めていくことにニューロンとの関係が分からなくなっていきます。
ニューロンに対する入力、出力をモデル化するために習っていると考えて良いのでしょうか。
前回の配布資料を見直してください．
XORをニューロンで実現するために、新たな入力hを入力s1、s2のANDで
つくっているのが、ORでも良さそう。
出来ますかね？やってみて教えてください．
勝部先生の授業でちょっと受けていたのですが、それとは違うXORのやり方でした。
XORの出し方についてもっと色々な方法があるのだと思った。
「ちょっと」というのが分かりませんが，XOR自体はいろいろと
実現方法があると思います．
漠然としていたMPモデルも
幾何学的に見るとすごくわかりやすかったです。
高校数学の時、わからない問題が
幾何的に見るとわかるようになったりするのを思い出しました。
その通りですね．分からないときは図にすると分かることが多いです．
２個のニューロンをどう使って、０となる点を動かすのかが気になります。
もしかして、これは(s1,s2,h)=(1,1,0)とならないことより(1,1,0)に点が存在しない
ということで成り立つのでしょうか。
これは講義の後でお答えしたことだと思います．
点を動かして線形分離するというスライドがとても分かり易かった。
XORの回路は、これまでの回路の組み合わせかと思ったら、（→こんな: (s1Vs2)∧(¬(s1∧s2)))
３入力の回路を用いればとても簡単になることに驚いた。
確かに動きがあると分かりやすいですね．
で，後半はポイントをちゃんとつかんでくれていると思います．
3次元に浮かせる(すくう)とうまくいくということです．
前回のとき自分でXORを考えたら3ニューロン使ってしまっていたので
次元を増やす等の発想が思いついていなかった。
自分で考えるというのは素晴らしいじゃないですが，
3ニューロンを使ったとしても自分で考えるというのはとても重要．
次はどこどうすれば減らせるのかを考えて見ましょう．
CGの座標でも前に似たようなものがあったはずなのに…。
他で学んだことも生かせるようなれるといいですね。
活用できませんでした。
CGの講義でもあるんですか．素晴らしいですね．
他の講義というよりも，他の分野での内容が役に立つことは
研究の世界ではよくあることなので，ぜひ活用できるようになってください．
単純化したMPモデルも拡張するんでね。
単純化したというよりも，ニューロンの動作の一番基本的な
ところを使ったということでね．なので，拡張はありですね．
f(y)をf(x)に変えて計算してみる、というのは重要なきっかけになると思いました。
例えば今日の問題でも 
を 
とおきかえて考えることで、高校の時
使っていた形となり、考えやすくすることができました。
そう思ってくれたのであれば良いと思います．
意外と効いて来るんですよ．
を 
と表して良いのですか？
を
と
考えたということです．
何か新しいものをみつけたら、（発見したら）とりあえず
拡張するんだなと思った。
まぁ、確かにそれは言えている．
一粒でN(>>1)回美味しいのがベストです．
すいません。exp( )の意味を
完全に忘れていまいした。
お手数おかけしました。
計算のしやすさを考えた式変形、
変数変換は、なんだか面白さを感じます。
解析学が生かされてるんですね。
忘れちゃ困りますね．
解析学はどこでも生かされています．
expの微分だから、何か色々な方法で考えてたん
ですが、ただの分数の微分でいけたとは…。
ちょっと困りましたね．
本質は商の微分ですからね．その合成関数になっているだけです．
あと、埼玉大学は数IIICが要らないから、きたって
人が以外と多いと思いますよ。
まず感じの学習が先です．「以外」じゃなくて意外．
次に数IIICがいらないのは，入学時のみ．
卒業時に不要であるということは一言も言っていません．
このような考え自体はとても恥ずかしいことなので，
もうそういうのはやめましょう．格好悪いです．
後半の微分の所正直自分では解けなかったです。
この前の課題の時も含めて計算力のおとろえに改めて気付きました。
衰えに気づいたのであれば、すぐに取り戻しましょう．
今日の内容はとても濃かった気がしました。
脱線話のf(y)→f(x)文字を変えるという話は
最初はバカにしていましたが、よくよく考えると
確かにそうだなぁと感じました。
濃いですか？確かに最初の15分が一番濃かったかも．
バカにしていたんですか？酷いですね〜
微分のやり方を忘れていいました…
ところでεを０にするとMPモデルを実現できる
とのことでしたがε→大のf(y)が常に 
になる
のは何か意味があるのでしょうか？
14の答をご参照ください．
MPモデルを幾何学的に考えると
しきい値の意味がわかりやすくなりました。
はい，その通りです．このように考えると分かりやすいですね．
siを{0, 1}ではなく{-1, 1}にしたときのMPモデルも考えてみようと思いました。
この拡張モデルは講義で説明をしましたが，
自分で考えるのはとても重要なので、ぜひ考えて下さい．
をどこで使うのかが今いちわかりませんでした。
これについては明示的に説明しませんでした．
次回、説明できればと思います．
εを変化させることによって概形が変わることは
わかりましたが、それによって何がうれしいのかが
わかりませんでした。
いろいろなニューロンモデルを実現できますね．
話の途中で
から 
にする事で、計算・ノルムを求める事が楽になると言っていましたが、
いったい何にその値を用いるのでしょうか？
（ノルム）
40.の答をご参照ください．
メッチャおもしろかったです。
ホジインハクスレイの話もききたいです。
大変勉強になりました。ありがとうございました。
みっひー
こちらこそ，どうもありがとうございました．
大人気なので，また次回もお願いします．
ホジキンハクスレイ方程式のお話は，
残念ながら終わってしまいましたが、来年度のこの講義の前半で
お話しする予定です．