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SONYのNeural Network Consoleを動かすのにWindows10かWindows8.1が必要だが，職場にWindows8以上のマシンは1台しかない．Core2Quad 2.4GHz，メモリ4GBの古いマシンだ．i7を積んだハイスペックマシンはlinuxかWindows7で動いている．このマシンではメモリが足りないかなと思ったがにNeural Network Consoleをインストールしてみた．試してみるとメモリ不足を訴えることもなく動きだした．テンプレートとして入っていたニューラルネットワークは何とか耐えられるスピードで動いた（学習）．MNISTの文字認識だからそんなに重くはない．Core2Quadのマシンが今になって役立つとは思わなかった．

sonyのnnablaを使おうと，git cloneをしたのだが，引っ張ってきたのがDockerfileというテキストファイル．dockerイメージを作るためのスクリプトが書いてあるようだが，どうやって使うの？いろいろ調べるとdocker buildコマンドを使えば良いことが分かった

docker build -t local/nnabla-ext-cuda:tutorial -f tutorial/Dockerfile ../

とやってみると動いた．

SONYがまた面白いものを開発した．アプリなのでWindows8.1かWindows10が必要だ．Windows10が初めて役に立つかも．これまではWindows7の亜種としての意味しかなかった．そのWindows7もWindows2000の亜種でしかなかったが．

ディープラーニングが流行っている．私もその流行に乗っているが，ディープラーニングを使った人工知能？は全然脅威ではない．ディープラーニングでは，教師データがない問題や報酬値を算出できない問題は本質的に解けないからだ．人間の天才が行う発見や発明は，ディープラーニングがどんなに発達してもできない．人間は安心して発見，発明すれば良い．

図書館で書架の間をぶらぶらしていて見つけた．人工知能学会なんてあったんだ．知らなかった．最近はディープラーニングが流行っているので関心のある人も多いだろう．1冊借りてきて読んでみた．平易な文章で面白い．また面白い雑誌を見つけてしまった．

特にVol.31 No.2 p169-179の岡谷教授のCNNに関する論文は秀逸．永久保存版だ．

googleもニューラルネットには2012年以前から興味を持っていたようだ．先見の明だな．しかし，チップの開発が加速したのは2013年から．やっぱりヒントン教授の成果に後押しされたようだ．googleのチップはTPUという．最初に作られたTPUは推論しかできなかった．まあ，そうだよね．学習を低ビットでやるのは面倒な理論が要るからね．第二世代のTPUは学習もできるようになったとか．

図書館で数理科学をながめていた．そしたら別冊の「複素ニューラルネットワーク」を見つけた．2005年発行だから，2012年からのディープニューラルネットワークの流行とは関係ない．実はニューラルネットワークの重みに複素数を使ったらどうなるだろうかと以前から考えていたのだ．まさにそれについての本だ．借りてきた．内容は平易なのにポイントを外してない．良い本だ．面白い．複素ニューラルネットワークを実装してみたい．最近流行りのフレームワークでは実装できないだろうから，スクラッチになるだろう．