科研費で申請する研究種目のステップアップする支援する大学の取組み

  1. 京都大学　科研費獲得を目指す学内ファンド：いしずえ　これまでに研究代表者として採択された科研費の最大種目より大型の種目に挑戦する研究者を対象に経費面での支援
  2. 神戸大学　インセンティブ付支援プログラム 〔１．ステップアップ挑戦型、２．再挑戦型〕　ステップアップ挑戦型は、・これまで基盤A/Bの採択実績が無い方が・基盤A/Bに代表者として申請し、・多種目（萌芽等）の重複申請することを支援するプログラムです。不採択時には、審査結果に応じた保障金を令和７年度に配賦します。

科研費獲得のインセンティブ　報奨金、研究費の優先配分など

報奨金

エッ！ 外部資金を獲得した人に報奨金！？　熊本大学教職員組合 http://union.kumamoto-u.ac.jp/akarenga/2007/akarenga0721.pdf

  1. 研究統括機構研究教授等に係る報奨金授賞式を行いました　2024年03月08日　新潟大学　https://www.niigata-u.ac.jp/news/2024/579288/　研究統括機構では、本学における研究の活性化および発展に寄与することを目的に、大型の科研費等の競争的研究費を獲得し、かつ、特に優れた研究業績を有する准教授には「研究統括機構研究教授」を、同じく講師または助教には「研究統括機構研究准教授」の名称を付与するとともに、報奨金を支給する制度を平成28年度から実施しています。
  2. 研究推進機構研究教授等に係る報奨金授賞式を行いました 2022年03月25日 金曜日　新潟大学　https://www.niigata-u.ac.jp/news/2022/120534/

研究費の配分

  1. 信州大学　https://www.shinshu-u.ac.jp/institution/suirlo/60afb6aaa80816e0f46f6f1129beef18.pdf　研究力強化支援事業　科研費採択実績に応じて部局への経費配分を行う、「部局支援プログラム」

大型予算に申請して不採択だった場合の保障

  1. 令和２年度 科研費等獲得インセンティブ経費 公募要領　https://gspd.skr.u-ryukyu.ac.jp/gakusaibu/kenkyu/wp-content/uploads/2020/04/74f1d096ed9e9551296f0c401fe3e40c-1.pdf　科研費等の応募資格を有し、原則として表１に掲げる令和２年度の科研費等に研究代表者として申請し、 不採択Ａであった者。 （表１） 特別推進研究、学術変革領域研究（領域代表者に限る）、基盤研究Ｓ、基盤研究Ａ、 基盤研究Ｂ、挑戦的研究（開拓）、その他直接経費が 1,600 万円以上の研究費等

科研費新規採択倍増の取組み

どこの大学も科研費の採択件数を増やそうと頑張っていますが、科研費倍増の成功事例となる取り組みで目についたものをまとめておきます。

SP読み合わせ　とは

読み合わせとは、演劇などの稽古で俳優らが台本のそれぞれのセリフを互いに読んで、セリフの受け渡しの練習をすることです。SPとは、OSCEなどの模擬患者のことでSimulated Patient　もしくはstandard patientの略です。

SPがすることは？ SPには２つの役割があります。

① 一般模擬患者* （Simulated Patient） 学生の医療面接*などの練習の際に、患者役を演じます。

② 標準模擬患者* （Standardized Patient） 客観的臨床能力試験（OSCE*（オスキー））などの試験で、学生の医療面接などの技能を測るために患者役を演じます。

仙台SP研究会https://sites.google.com/site/sendaispkenkyukai/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0/sp%E3%81%A8%E3%81%AF

SP読み合わせとは、模擬患者と医師の会話のシナリオで使われるセリフが自然なものになっているか、セリフを確認する作業のようです。

 

  1. 金沢大学模擬患者の会　https://rchpe.w3.kanazawa-u.ac.jp/patient/　試験前の講習会で、具体的な試験の進行を説明し、事前にお送りしたシナリオをもとにお集まりいただいた皆さんでシナリオの読み合わせを行います。「学生がこう聞いてきたときどうしたらよいのだろう」など、疑問が出てきましたら、医学教育研究センターの教員が傍におりますので、お気軽にお尋ねください。質問にお答えし、またその回答は模擬患者さん全員に共有させていただきます。試験での「標準化（学生だれもが同じように試験を受けれるようにすること）」のためです。講習会では、模擬患者さん同士で学生（医師）役・模擬患者（患者）役となってロールプレイ練習をしていただきます
  2. 仙台SP研究会
  3. 標準模擬患者の練習状況とOSCEに対する意識: 全国調査第二報　https://www.jstage.jst.go.jp/article/mededjapan1970/39/4/39_4_259/_article/-char/ja/
  4. 標準模擬患者＆模擬患者募集　神戸学院大学薬学部では、薬学共用試験OSCE<オスキー>に参加・協力して下さる一般市民のボランティアとして、標準模擬患者と模擬患者を募集しています。ご興味のある方はぜひご協力ください。https://kobegakuin-yakugaku.jp/sp/
  5. 高齢者が参加しやすい模擬患者養成プログラムの検討　川崎医療福祉学会誌　Vol. 25　No. 1　2015　217－22　https://i.kawasaki-m.ac.jp/mwsoc/journal/jp/2015-j25-1/P217-222_hamabata.pdf
  6. あなたの患者になりたい「OSCEなので5分！」佐伯晴子（東京SP研究会・模擬患者コーディネーター） 医学会新聞　https://www.igaku-shoin.co.jp/paper/archive/old/old_article/n2003dir/n2523dir/n2523_10.htm
  7. よくわかる医療面接と模擬患者 出版社： 名古屋大学出版会 著者： 鈴木富雄 阿部恵子(編) 発行日： 2011-02-10 分野： 医学一般 > 医学教育 ISBN： 9784815806590 第II部　模擬患者のてびき 第４章　模擬患者とは？ 1　医療面接教育とSP誕生の背景 2　SPの歴史 3　SPについて 第５章　模擬患者になるには？ 1　リクルート 2　一般模擬患者のトレーニング 3　難しいシナリオのトレーニング 4　デビュー 5　振り返り 6　継続トレーニング 7　マネジメント 8　トレーニングプログラム 第６章　標準模擬患者のトレーニング 1　OSCE用標準模擬患者のトレーニング 2　Advanced OSCE用標準模擬患者のトレーニング ?? 身体診察のあるシナリオ用 3　振り返り 第７章　医療面接実習を始める 1　準備 2　実習 3　スタッフの振り返り
  8. https://mhlw-grants.niph.go.jp/system/files/2005/058021/200501252B/200501252B0005.pdf
  9. 佐賀大学医学部地域医療科学教育研究センター模擬患者グループ“のぞみ”活動記録　67ページPDF　https://www.sme.med.saga-u.ac.jp/nozomi/pdf/houkoku1.pdf
  10. 佐賀大学医学部地域医療科学教育研究センター模擬患者グループ“のぞみ”活動記録　109ページPDF　https://www.sme.med.saga-u.ac.jp/nozomi/pdf/houkoku2.pdf
  11. 共用試験OSCEトライアルの実態と問題点　2007　北陸大学紀要　https://www.hokuriku-u.ac.jp/about/campus/libraryDATA/kiyo31/yaku4.pdf
  12. 共用試験実施評価機構と 共用試験 　https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-10801000-Iseikyoku-Soumuka/0000181638.pdf
  13. 2021 年度 看護実践能力育成教育 OSCE 実施マニュアル 【教員用】 札幌市立大学 看護学部 看護学科　https://faculty3.scu.ac.jp/kanrenshiryo/304OSCEzissimanual.pdf
  14. 模擬患者ＳＰ日誌２００５年ＳＰ一年生は医療面接の実習授業に出席しています　http://tan.life.coocan.jp/sp-nissi2005.htm
  15. 標準模擬患者養成におけるICT機器活用による2段階トレーニングの実践と評価　https://core.ac.uk/download/pdf/236172709.pdf

人間の個体差の遺伝的な要因は何か？SNPsその他

人間の個体差の遺伝的な要因は何でしょうか？SNPsその他いろいろありますが、以下、ChatGPTにまとめてもらいました。

 

人間の個体差の遺伝的な要因は、主に以下のような遺伝的要素によって生じます。

1. 遺伝子の多様性

  • SNP（一塩基多型, Single Nucleotide Polymorphism）:
    • 遺伝子配列の1塩基が異なることで生じる変異。
    • これが体格、肌の色、病気への抵抗性などの個体差に寄与します。
  • コピー数多型（Copy Number Variation, CNV）:
    • 遺伝子や染色体の特定領域が繰り返される回数が異なる。
    • 知能、行動特性、免疫応答などに影響を及ぼす。

2. 遺伝子の組み合わせ

  • 親から受け継ぐ遺伝子の再組み換え:
    • 生殖過程で、両親からの染色体が組み換えを起こし、新しい遺伝子の組み合わせが生まれる。
    • このプロセスにより、個体ごとの遺伝的な独自性が生じます。

3. 遺伝子発現の調節

  • エピジェネティクス（Epigenetics）:
    • DNA配列自体は変わらなくても、DNAメチル化やヒストン修飾によって遺伝子発現が調節される。
    • 環境要因（栄養、ストレスなど）がエピジェネティクスに影響を与え、個体差をさらに広げます。

4. 遺伝子間相互作用

  • 複数の遺伝子の相互作用:
    • 1つの特徴（例えば身長や体重）は、複数の遺伝子が協力して決定します。
    • また、ある遺伝子が他の遺伝子の作用を抑制または促進する場合もあります。

5. 突然変異

  • 新規変異:
    • 親から受け継がれたDNAに新たな突然変異が生じることで、個体差が生まれます。
    • 例えば、まれに新しい疾患や特性が発現する原因になります。

まとめ

人間の個体差は、SNPやCNVなどの遺伝子多様性、親から受け継ぐ遺伝子の組み合わせ、エピジェネティクスによる発現調節、遺伝子間の相互作用、そして突然変異が組み合わさることで生じます。これらの要因は、環境要因と相互作用しながら、人間の多様性を形作っています。

そもそもAPIって何？概説と具体例

APIを使うと情報を効率よく取得できるらしいのですが、一体APIとは何で、どうやって使うものなのでしょうか。ChatGPT4oに訊くことで、長年のもやもやを解消します。以下、ChatGPT4oの回答です。

API（Application Programming Interface）とは

APIは、アプリケーションとアプリケーションの間をつなぐインターフェースを指します。異なるシステムやソフトウェア間で情報をやり取りするための「ルールや仕組み」を提供します。

1. APIの基本的な役割

  • データのやり取り: データを提供するシステム（サーバー）と、それを利用するシステム（クライアント）間でデータを交換。
  • 機能の提供: 他のアプリケーションに特定の機能（例えば地図表示や翻訳機能）を利用させる。

2. APIの具体的なイメージ

APIをレストランに例えると：

  • クライアント: あなた（注文する人）。
  • API: ウェイター（注文を受け取り、キッチンに伝え、料理を運ぶ）。
  • サーバー: キッチン（料理を準備するシステム）。
  • リクエスト: メニューから選んだ料理（あなたが欲しい情報や機能の要求）。
  • レスポンス: ウェイターが運んできた料理（サーバーが返すデータや結果）。

3. APIの種類

(1) Web API

  • 定義: インターネットを介してデータや機能を提供するAPI。
  • 例:
    • Google Maps API: 地図や位置情報をアプリに埋め込む。
    • Twitter API: ツイートの取得や投稿を外部アプリから行う。

(2) ローカルAPI

  • 定義: 同じデバイス上のアプリケーション間で通信するためのAPI。
  • 例:
    • オペレーティングシステム（OS）のAPI（例: Windows API）。
    • ファイル操作やウィンドウ制御など。

(3) ハードウェアAPI

  • 定義: ハードウェアデバイスとアプリケーション間で通信するためのAPI。
  • 例:
    • カメラAPI（スマートフォンのカメラ操作）。
    • プリンタAPI。

4. APIの一般的な形式

(1) REST API

  • 特徴: HTTPプロトコルを使用し、リクエスト（要求）をURL形式で送信。
  • リクエストの例:
    https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Tokyo&appid=YOUR_API_KEY
    • https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather: ベースURL。
    • q=Tokyo: クエリパラメータ（東京の天気をリクエスト）。
    • appid=YOUR_API_KEY: 認証情報。
  • レスポンス例（JSON形式）:
    {
    "weather": [{"description": "clear sky"}],
    "main": {"temp": 290.15}
    }

(2) SOAP API

  • 特徴: XML形式で通信する古典的なAPI形式。
  • 例: 銀行や金融システムでのデータ通信。

5. APIの具体例

(1) Google Maps API

  • 使用例: アプリに地図を表示し、特定の地点までの経路を検索。
  • 利用方法:
    • アプリケーションID（APIキー）を取得。
    • APIリクエストを送信してデータを取得。

(2) Twitter API

  • 使用例: アプリから自動的にツイートを投稿。
  • 利用方法:
    • APIキーを取得。
    • ユーザー認証を行い、投稿内容をAPIで送信。

(3) Weather API

  • 使用例: 天気情報を取得してアプリに表示。
  • リクエスト例:
    https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Tokyo&appid=YOUR_API_KEY
  • レスポンス例:
    {
    "weather": [{"description": "clear sky"}],
    "main": {"temp": 290.15}
    }

6. APIを使うメリット

  1. 再利用性:
    • 他のアプリケーションが既存の機能を簡単に利用できる。
  2. 柔軟性:
    • 開発者が必要な部分だけを利用可能。
  3. 効率性:
    • データの取得や機能の実装を短時間で実現。

7. APIを使用する流れ

  1. APIドキュメントの確認:
    • 使用可能なエンドポイントやパラメータ、認証方法を理解。
  2. 認証情報の取得:
    • APIキーやトークンを取得（必要に応じて）。
  3. リクエストを作成:
    • 必要なパラメータを含めてURLを構築。
  4. レスポンスを処理:
    • JSONやXMLなどのフォーマットを解析し、必要なデータを取得。

結論

APIは、異なるアプリケーションやサービス間で効率的にデータや機能を共有するための仕組みです。URLにパラメータを付ける形で簡単にリクエストを送信できるものが多く、天気情報、地図、ソーシャルメディアのデータなど、さまざまな分野で活用されています。

具体的なAPIやその使い方についてさらに質問があれば教えてください！

 

以上がChatGPT4oの回答でした。だいぶ理解が進みましたが、受け取り方はXMLかJSONしかないのでしょうか？また、ど大量の情報を貰う場合、どっちがその後解析しやすいのでしょうか？再度、ChatGPT4oに訊いてみます。以下はその答え。

APIのレスポンスとして提供されるデータ形式は、XML と JSON が一般的ですが、これに限定されるわけではありません。以下に、XMLとJSONの特徴、解析のしやすさ、その他の形式について説明します。

1. XMLとJSONの違い

特徴 XML JSON
形式 タグベース キーと値のペア
構造の複雑さ 階層構造や属性の表現が得意 シンプルで軽量
読みやすさ 人間には少し読みにくい 人間にも比較的読みやすい
データサイズ 冗長なタグのため、データサイズが大きくなりがち 必要最低限の記述でコンパクト
解析のしやすさ XMLパーサが必要だが、柔軟なデータ操作が可能 JSONパーサで高速解析が可能
使用場面 データの意味（メタデータ）を詳しく表現する場合に適 データ量が多い場合やWeb用途に適

2. 大量の情報を解析する場合、どちらが良いか？

JSONが優れている場合

  • データサイズが小さい:
    • タグを持たないため、データ量が少なく、通信コストが削減される。
  • 解析速度が速い:
    • JSON形式はネイティブでサポートされているライブラリが多く、処理が効率的。
  • データ構造が単純な場合:
    • 比較的シンプルな構造（キーと値のペア）で済む場合は、JSONが適しています。

XMLが優れている場合

  • 複雑なデータ構造が必要:
    • XMLは階層構造が得意で、属性も含めて詳細なデータを表現できます。
  • メタデータが必要:
    • 各データに対する追加の情報（データ型、スキーマなど）が必要な場合に適しています。

3. 大量データの解析で考慮すべき点

  • 処理速度:
    • JSONは軽量で高速解析が可能ですが、XMLはデータサイズが大きくなるため、処理に時間がかかることがあります。
  • メモリ消費:
    • 大量データの場合、JSONは効率的にメモリを使用します。
  • ツールの対応:
    • JSONはモダンなツールや言語で幅広くサポートされています。

4. その他のデータ形式

APIでは、XMLやJSON以外の形式も使われる場合があります。

(1) CSV（Comma-Separated Values）

  • 特徴: 行と列の形式で、表形式データを簡単に表現。
  • 利点:
    • Excelやデータ解析ツールで直接開ける。
    • データ量が多い場合でも軽量。
  • 欠点:
    • 階層構造や複雑なデータを表現するのが難しい。

(2) YAML（YAML Ain’t Markup Language）

  • 特徴: JSONに似た軽量な形式。人間が読みやすい。
  • 利点:
    • コメントが書ける。
    • データが視覚的にわかりやすい。
  • 欠点:
    • JSONやXMLに比べて利用できるツールが少ない。

(3) Protobuf（Protocol Buffers）

  • 特徴: Googleが開発したバイナリ形式のデータ交換フォーマット。
  • 利点:
    • 圧倒的に軽量で、高速な解析が可能。
  • 欠点:
    • バイナリ形式のため、人間が直接読み取ることは難しい。

5. APIから大量データを効率的に解析する方法

JSONを使用する場合の例

PythonでJSONデータを効率的に処理するには、以下のように行います：

import requests

url = “https://example.com/api/data”
response = requests.get(url)
data = response.json() # JSON形式のレスポンスをパース

# データを解析（例: キー “items” にリストが格納されている場合）
for item in data[“items”]:
print(item[“title”], item[“value”])

XMLを使用する場合の例

PythonでXMLデータを処理するには、xml.etree.ElementTree ライブラリを使用します：

import requests
import xml.etree.ElementTree as ETurl = “https://example.com/api/data.xml”
response = requests.get(url)
root = ET.fromstring(response.content)# データを解析（例: “item” タグ内の情報を取得）
for item in root.findall(“.//item”):
title = item.find(“title”).text
value = item.find(“value”).text
print(title, value)

結論

  • 大量データを扱う場合、JSONがより解析しやすく効率的です。
  • XMLは階層構造が必要な場合に適しています。
  • APIでのデータ形式は用途に応じて選択されますが、モダンなシステムではJSONが主流です。

もし具体的なAPIレスポンスの内容がわかれば、さらに適切な解析例を提供できます！

さらに質問してみます。回答のなかのPythonコードなどはフォーマットが崩れてしまいました。

JSONの形式をCSVに変換したりするのは簡単にできるの？

ChatGPT:
ChatGPT

JSON形式をCSVに変換するのは、Pythonのようなプログラミング言語を使うと簡単に実現できます。特にPythonでは、json ライブラリでJSONを扱い、csv ライブラリでCSVに書き込むことができます。

以下に、JSONをCSVに変換する具体的な方法を説明します。

1. 簡単なJSONからCSVへの変換例

JSONデータ例

[
{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"},
{"name": "Bob", "age": 25, "city": "San Francisco"},
{"name": "Charlie", "age": 35, "city": "Los Angeles"}
]

Pythonコード

import json
import csv# JSONデータの準備
json_data = [
{“name”: “Alice”, “age”: 30, “city”: “New York”},
{“name”: “Bob”, “age”: 25, “city”: “San Francisco”},
{“name”: “Charlie”, “age”: 35, “city”: “Los Angeles”}
]# CSVファイルに書き出し
with open(“output.csv”, “w”, newline=“”, encoding=“utf-8”) as csvfile:
# ヘッダーのキーを抽出
fieldnames = json_data[0].keys()
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)# ヘッダーを書き込む
writer.writeheader()

# データを書き込む
for row in json_data:
writer.writerow(row)

print(“JSON data has been written to output.csv”)

出力されるCSV（output.csv）

name,age,city
Alice,30,New York
Bob,25,San Francisco
Charlie,35,Los Angeles

2. ネストされたJSONをCSVに変換

JSONデータ例（ネストあり）

[
{"name": "Alice", "details": {"age": 30, "city": "New York"}},
{"name": "Bob", "details": {"age": 25, "city": "San Francisco"}},
{"name": "Charlie", "details": {"age": 35, "city": "Los Angeles"}}
]

Pythonコード

ネストされたJSONデータをフラットなCSVに変換するには、ネストされたデータを展開する必要があります。

import json
import csv# JSONデータの準備
json_data = [
{“name”: “Alice”, “details”: {“age”: 30, “city”: “New York”}},
{“name”: “Bob”, “details”: {“age”: 25, “city”: “San Francisco”}},
{“name”: “Charlie”, “details”: {“age”: 35, “city”: “Los Angeles”}}
]# CSVファイルに書き出し
with open(“output_nested.csv”, “w”, newline=“”, encoding=“utf-8”) as csvfile:
# 展開後のキーを定義
fieldnames = [“name”, “age”, “city”]
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)# ヘッダーを書き込む
writer.writeheader()

# ネストされたデータを展開して書き込む
for item in json_data:
row = {
“name”: item[“name”],
“age”: item[“details”][“age”],
“city”: item[“details”][“city”]
}
writer.writerow(row)

print(“Nested JSON data has been written to output_nested.csv”)

出力されるCSV（output_nested.csv）

name,age,city
Alice,30,New York
Bob,25,San Francisco
Charlie,35,Los Angeles

3. 大量のJSONデータをCSVに変換

APIレスポンスのように大量のJSONデータを変換する場合でも、基本的な流れは同じです。ただし、以下のポイントに注意が必要です：

  1. ファイルをストリーム処理:
    • メモリに収まりきらないデータの場合、JSONを部分的に読み込む工夫が必要。
    • Pythonのjsonライブラリやpandasを使うと便利。
  2. データの整形:
    • ネストが深いデータや配列を含む場合、適切に展開してフラットにする。

pandasを使用する例

Pythonのpandasライブラリを使用すると、より簡単にJSONをCSVに変換できます。

import pandas as pd

# JSONデータの準備
json_data = [
{“name”: “Alice”, “age”: 30, “city”: “New York”},
{“name”: “Bob”, “age”: 25, “city”: “San Francisco”},
{“name”: “Charlie”, “age”: 35, “city”: “Los Angeles”}
]

# JSONをDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(json_data)

# CSVファイルに保存
df.to_csv(“output_pandas.csv”, index=False)

print(“JSON data has been written to output_pandas.csv”)

4. JSONやCSVを選ぶ基準

  • データが複雑（ネストが深い、属性が多い）場合:
    • JSON形式のほうが扱いやすい。
  • データが表形式に適している場合（列と行で整理可能）:
    • CSV形式が最適。

まとめ

JSONをCSVに変換するのは簡単です。以下を使うと、より効率的に処理できます：

  • 小規模データ: 標準ライブラリのjsonとcsv。
  • 大規模データ: pandasで処理を簡略化。

データ形式や用途に応じて適切なツールを選んでください！

 

 

CNN(convolutional neural network）のlayer, featuremaps (kernels)の処理の関係

CNN(convolutional neural network）の教科書を読んでいて、カーネルを複数用意してそれぞれのカーネルを入力画像に適用するので、特徴マップがカーネルの数だけ生じるというのはいいとして、次のレイヤーにまた複数のカーネルがあるわけですが、とするとレイヤーごとに、カーネル数ｘカーネル数ｘカーネル数ｘ… とどんどん処理が増えていってしまわないの？という疑問が湧きました。自分が読んでいる教科書にはそのあたりのことがどうも端折られているみたいで、よくわからずChatGPT4oに訊いてみました。

 

あなた: convolutional neural networkの教科書を読んでいて湧いた疑問なんだけど、ひとつのCNNレイヤーにfeature mapsが複数あって、それぞれはカーネルに対応しているんだけど、すると、そのconvolution layer にはカーネルの数だけの画像があるということ？次のレイヤー（プーリングはとりあえず無視して）でまたカーネルが複数あるとしたら、処理としては、カーネル数ｘカーネル数ｘという感じで増えていくの？教科書読んでも、そうは書いていなかったんだけど。

ChatGPT: 素晴らしい疑問ですね！CNNの仕組みについて、カーネルや特徴マップがどのように構成されるか、特に複数のカーネルを扱う場合の計算について詳しく説明します。

1. CNNレイヤー内のカーネルと特徴マップの関係

  • カーネル（フィルタ）:
    • 各カーネルは画像の特定の特徴（エッジ、コーナーなど）を抽出するための行列です。
    • 例えば、1つのレイヤーに5つのカーネルがある場合、出力は5つの特徴マップ（feature maps）になります。
  • 特徴マップ（Feature Map）:
    • 各カーネルは、入力画像または前のレイヤーの出力（特徴マップ）に対して畳み込み演算を行い、それぞれ1つの特徴マップを生成します。
    • レイヤー全体では、カーネルの数と同じ数の特徴マップが出力されます。

2. 次のレイヤーでの計算（複数カーネルの場合）

次のレイヤーでさらに複数のカーネルがある場合、以下の計算が行われます：

前提条件

  • 前のレイヤーの出力（特徴マップ）が 枚。
  • 次のレイヤーに 個のカーネルがある場合。

畳み込みの処理

  1. 各カーネルは、すべての入力特徴マップを 一度に 処理します。
    • つまり、1つのカーネルは 枚の特徴マップに対して個別に畳み込み演算を行います。
    • 畳み込み結果を足し合わせて、1つの出力特徴マップを生成します。
  2. 個のカーネルを適用することで、最終的に 枚の出力特徴マップが生成されます。

3. カーネル数が増えても処理が爆発しない理由

ご質問では「カーネル数が次々に掛け合わさる（増え続ける）のでは？」という疑問がありましたが、実際にはそうなりません。以下の仕組みで処理が抑えられます：

  1. 各カーネルは前のレイヤー全体を一度に処理する:
    • 枚の入力特徴マップを持つ場合、各カーネルはすべての特徴マップを同時に畳み込みます。
    • これにより、計算量は「入力特徴マップ数 × カーネル数」に比例しますが、次のレイヤーで出力される特徴マップの数はカーネル数と一致します。
  2. 次のレイヤーのカーネル数が独立:
    • 個のカーネルを持つ次のレイヤーでは、再び 枚の特徴マップが生成されるだけです。
    • のように増加し続けるわけではありません。

4. 例: 具体的な計算

設定

  • 入力画像:  （RGB画像）。
  • レイヤー1:  個のカーネル ()。
  • レイヤー2:  個のカーネル ()。

処理

  1. レイヤー1:
    • 入力画像（3チャンネル）に対して、5つのカーネルを適用。
    • 各カーネルは、すべての入力チャンネル（3つ）を処理。
    • 出力:  の特徴マップ。
  2. レイヤー2:
    • レイヤー1の出力（5枚の特徴マップ）に対して、10個のカーネルを適用。
    • 各カーネルは、すべての入力チャンネル（5つ）を処理し、1枚の特徴マップを生成。
    • 出力: 。

5. 教科書で「掛け合わさる」と書いていない理由

教科書が「カーネル数 × カーネル数」のように説明しないのは、実際の処理が「前のレイヤーの全体の出力を1つのカーネルが処理する」仕組みだからです。これにより、出力の次元が爆発的に増加することはありません。

結論

  • CNNの各レイヤーでは、カーネル数だけの特徴マップが生成される。
  • 次のレイヤーでは、すべての入力特徴マップに対して畳み込みが行われるが、カーネル数に応じた枚数の特徴マップが生成される。
  • 処理の流れとしては「カーネル数 × 入力特徴マップ」であり、「カーネル数 × カーネル数」ではありません。

この仕組みで計算量が抑えられています。さらに具体例が必要であれば、ぜひ教えてください！ 😊

あなた:「レイヤー1の出力（5枚の特徴マップ）に対して、10個のカーネルを適用。」っていうけど、5枚の特徴マップを一つに合わせてからそうするの？それともそれぞれに対してカーネルを適用した後で合わせるの？合わせ方は具体的に、ピクセル値の足し算なの？

ChatGPT:素晴らしい質問です！CNNにおける特徴マップの処理では、「それぞれに対してカーネルを適用した後で合わせる」 という形になります。この「合わせ方」の具体的な方法についても以下で説明します。

1. 特徴マップへのカーネルの適用プロセス

  • レイヤー1の出力（特徴マップ）が5枚あり、次のレイヤーのカーネルが10個ある場合：
    1. 各カーネルは、5枚すべての特徴マップに対して「個別に」畳み込みを行います。
    2. 各畳み込み結果を「ピクセルごとに足し合わせる」ことで1つの出力特徴マップを作成します。
    3. この処理を10個のカーネルに対して繰り返し、最終的に10枚の出力特徴マップが得られます。

2. 具体例で説明

設定

  • レイヤー1の出力:  枚の特徴マップ。
  • レイヤー2のカーネル:  個。
  • 特徴マップのサイズ:  （例として固定）。

プロセス

  1. 1つのカーネルの処理:
    • レイヤー1の5枚の特徴マップに対して、それぞれ畳み込みを行う。
    • 畳み込み結果のサイズは  （境界処理やストライドによって変わる場合もあり）。
  2. 結果を統合:
    • 5つの畳み込み結果（それぞれ ）を「ピクセルごとに足し合わせる」。
    • 足し算の結果として  の1枚の特徴マップが生成される。
  3. 次のカーネルに繰り返し適用:
    • このプロセスを10個のカーネルそれぞれで実施。
    • 最終的に10枚の特徴マップ（）が出力される。

3. 特徴マップの「合わせ方」

特徴マップの「合わせ方」は、ピクセルごとの足し算（加算演算） です。

加算の理由

  • 各カーネルは、入力特徴マップ全体から新しい特徴を抽出するために設計されています。
  • 各カーネルが複数の特徴マップから得られた情報を統合する際、ピクセルごとに加算することで、次のレイヤーに渡す「抽象化された特徴」を構成します。

4. 数式で表現

もしレイヤー1に5枚の特徴マップ（）があり、1つのカーネル（）がこれらを処理する場合、出力特徴マップ は以下のように計算されます：

g(x,y)=∑i=15(fi∗ki)(x,y)+b
  • : 入力特徴マップ（レイヤー1の出力）。
  • : カーネル（対応する重み行列）。
  • : 畳み込み結果。
  • : バイアス項（通常各出力特徴マップに1つ対応）。
  • : 出力特徴マップのピクセル値。

この計算が、全てのカーネルについて独立に行われます。

5. なぜ特徴マップを足し合わせるのか？

  • 足し合わせることで、各カーネルが捉えた複数の特徴を統合し、次のレイヤーでさらに高度な特徴を学習する準備をします。
  • CNNでは、入力画像を段階的に抽象化していくため、この加算処理が重要です。

6. プーリングを無視した場合のまとめ

  • 特徴マップは「1つにまとめてからカーネルを適用する」のではなく、「それぞれの特徴マップにカーネルを適用した後に統合」されます。
  • 統合方法は「ピクセルごとの加算」です。

もしさらに詳細な計算例や視覚化が必要であればお知らせください！😊

 

以上がChatGPT4oの回答です。やはり「会話」だと詳しく説明してもらえますね、書籍だと紙面に限りがあるので、こんなふうにくどくどと（＝わかりやすく）説明してもらえません。こちらが納得できるだけの「くどさ」で説明が聞けるのは、非常に大きなメリットだと思います。その長々とした説明を書けるブログにもまた大きなメリットがあります。

チャットＧＰＴはハルシネーション（とんでもない大うそをつくこと）の懸念もありますが、こういうさんざん議論されつくされているトピックであればハルシネーションが起きる可能性は少ないんじゃないかと思います。

餅を煮ると柔らかくなる理由

餅やコメやパンが柔らかくなったり固くなったりするのは、でんぷんの構造の変化によります。でんぷんは、アミロース（グルコースが直線状に重合したもの）とアミロペクチン（グルコースが直線状＋枝分かれ構造）の混合物です。これらが水素結合により規則正しく並ぶと「固く」なります。結晶のように規則正しくて固いものでβーでんぷんと呼ばれます。それに対して、このような結晶構造が壊されるとやわらかくなります。やわらかいほうはαーでんぷんと呼ばれます。

米は硬くてそのままでは食べられませんがこれはβでんぷんの状態。ごはんを炊くことにより、結晶構造が壊れて柔らかくなります。やわらかくなった状態でフリーズドライしたものがα米で水でもどすだけで食べられるようになります。普通のコメをただ水にいれても、結晶構造が破壊されないので固いままです。加熱により熱エネルギーが結晶構造を破壊してくれるのです。

  1. https://www.jstage.jst.go.jp/article/kagakutoseibutsu1962/9/12/9_12_776/_pdf
  2. http://www.fureaikan.net/syokuinfo/mm/mm261127.html
  3. https://www.jstage.jst.go.jp/article/cookeryscience1968/5/1/5_8/_pdf
  4. https://www.ruralnet.or.jp/syokunou/200701/01_3.html

 

ジャガイモを加熱するとやわらかくなる理由

では、ジャガイモが生だと固くて調理するとやわらかくなるのは、なぜでしょうか。

  1. https://www.jstage.jst.go.jp/article/fstr/22/2/22_193/_html/-char/en
  2. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1745-4603.1977.tb01162.x
  3. https://www.researchgate.net/publication/230129639_Cell_wall_modifications_during_cooking_of_potatoes_and_sweet_potatoes
  4. http://blog.livedoor.jp/everyday_holiday/archives/22092902.html　ペクチン
  5. https://edu.rsc.org/experiments/the-chemistry-of-cooking-potatoes/1716.article