情報工学とその周辺 » eisuke http://eisukeito.com/blog Connecting dots. Sat, 28 Dec 2013 13:56:12 +0000 ja hourly 1 https://wordpress.org/?v=3.8.41 静的サイトアセンブラ Middlemanを試してみよう (2) http://eisukeito.com/blog/?p=334 http://eisukeito.com/blog/?p=334#comments Sat, 28 Dec 2013 12:01:21 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=334 今回はMiddlemanのテンプレートについてみていきます。

Middlemanでは多くのテンプレート言語を利用でき、HTML製作を簡単にします。
ERb、Haml、Saas、Scss、CoffeeScriptなど、多くのテンプレートエンジンをサポートしています。

＃テンプレートの基礎

標準のテンプレート言語はERbです。ERbは、変数を追加したり、メソッドを呼んだり、ループを使用したり、if文を使用したりする点を除けば、HTMLに似ています。

Middlemanの全てのテンプレートファイルはファイル名にそのテンプレート言語の拡張子がついています。

ERbで書かれたシンプルなインデックスページは、index.htmlというファイル名と拡張子であるerbを足して、index.html.erbという名前になっています。

このファイルは

<h1>Welcome</h1>

のような標準のHTMLを含んでいます。

例えば、Rubyの変数やメソッド、ループなどを使用して

<h1>Welcome</h1>
<ul>
  <% 5.times do |num| %>
    <li>Count <%= num %>
  <% end %>
</ul>

のように記述することができます。

＃レイアウト

レイアウトを使用すると、すべてのテンプレートで共通のHTMLの部分をひとつで管理できます。

Middlemanでは、レイアウトはヘッダとフッタの両方を含み、個別のページコンテンツをラップします。

最も基本的なレイアウトは、いくつかの個別のページコンテンツをもつ場合です。

yieldを使うとテンプレートでどこに個別のページコンテンツを読み込むのかを指定できます。

レイアウトをERbを使って作成すると、以下のように書くことができます。

<html>
<head>
  <title>My Site</title>
</head>
<body>
  <%= yield %>　<!--ここで個別のコンテンツが読み込まれます -->
</body>
</html>

個別のページのテンプレートはERbで書くことができました。
レイアウトに書かれている共通部分は不要になるので、例えば以下のようにコンテンツの部分だけを書けばよくなります。個別のページのテンプレートは、例えば

<h1>Hello World</h1>

となります。

この場合、最終的な出力として得られるHTMLは、

<html>
<head>
  <title>My Site</title>
</head>
<body>
  <h1>Hello World</h1>    <!-- yieldの部分で個別のページテンプレートが読み込まれます -->
</body>
</html>

という形になります。

source/layouts/admin.erb
source/login.html.erb

]]> http://eisukeito.com/blog/?feed=rss2&p=334 0 静的サイトアセンブラ Middlemanを試してみよう (1) http://eisukeito.com/blog/?p=315 http://eisukeito.com/blog/?p=315#comments Fri, 27 Dec 2013 15:24:22 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=315 Middleman Logo

Middlemanとは
「モダンなウェブ開発環境と同じ道具やワークフローを使って静的サイトを構築するためのコマンドラインツール」
です。

RubyとウェブフレームワークであるSinatraがベースになっています。
いわゆる静的サイトのジェネレータであり、「サイトアセンブラ」ともよばれます。

ランディングページや告知ページなど静的なサイト作成の際に、テンプレートエンジンやCSSプリプロセッサを利用して開発することができます。

CSS — Sass / Compass
Javascript — Coffeescript

MiddlemanはRackアプリケーションであり、Ruby製のWebアプリケーションフレームワークであるRuby on Railsとの相性も良いことから、最近では普通に使われるようになりました。

＃インストール

Rubyとパッケージ管理システムであるRubyGems(gemコマンド)がインストールされている必要があります。

Mac OS Xでの開発にはCommand Line Toolsのインストールが必要です。(最新版のXcodeからインストールできます)

Middlemanのインストールは、

$ gem install middleman

とコマンドラインに打つだけです。これでmiddlemanコマンドが使用できるようになりました。

$ middleman version
middleman 3.2.1

なお、この記事を書いた時点でのMiddlemanのバージョンは3.2.1となっています。

＃基本コマンド

とりあえず、以下の3つのコマンドを覚えておきましょう。

  • middleman init
  • middleman server
  • middleman build

＃新しいプロジェクトの作成: middleman init

$ middleman init <プロジェクト名>

とコマンドを打つと、プロジェクト名のフォルダの中にWebサイトのひな型が生成され、Middlemanが必要とするライブラリがBundlerで自動的にインストールされます。
(プロジェクト名のフォルダがない場合は自動的にフォルダが作成されます。)

treeコマンドで確認すると、以下のようにファイルが生成されます。(middleman init testsiteとした場合)

$ tree

.
└── testsite
    ├── Gemfile
    ├── Gemfile.lock
    ├── config.rb
    └── source
        ├── images
        │   ├── background.png
        │   └── middleman.png
        ├── index.html.erb
        ├── javascripts
        │   └── all.js
        ├── layouts
        │   └── layout.erb
        └── stylesheets
            ├── all.css
            └── normalize.css

＃サーバの起動: middleman server

$ cd <プロジェクト名>

で作成されたプロジェクトフォルダに入ります。

$ bundle exec middleman server

でサーバーが起動します。

(MiddlemanがプロジェクトのなかのgemはBundlerで管理するようにしてくれるので、bundle execつきで実行します。)

Webサーバーが起動し、http://localhost:4567/にアクセスすると、以下のように初期ページが表示されます。

Middleman Initial Page

先ほど生成したひな型のファイルをMiddlemanサーバーに要求し、ブラウザで表示することができました。
以降は、ひな型のファイルを編集することでカスタマイズしていきます。

Webサーバーを停めるには、コマンドラインでCTRL-C(コントロールキーとCの同時押し)をします。

＃ウェブサイトの出力: middleman build

編集が終わったら、最後にプロジェクトをビルドします。

$ bundle exec middleman build

とコマンドを打つと、

create build/images/background.png
create build/images/middleman.png
create build/javascripts/all.js
create build/stylesheets/normalize.css
create build/stylesheets/all.css
create build/index.html

と言った感じで、buildディレクトリに各種ファイルが生成されます。

ブラウザでindex.htmlを開くと確認できます。

これらbuildディレクトリ以下のファイルとフォルダをサーバーにアップロードすればOKです。

(リンクされるcssとjsファイルの相対パスが標準では有効になっていないので、ビルドする前にconfig.rbのなかのactivate :relative_assetsのコメントアウトを解除し有効にすると、相対パスが設定され、これらのファイルが正しく読み込まれるようになります。)

]]> http://eisukeito.com/blog/?feed=rss2&p=315 0 Learning Using Privileged Information: SVM+ and Weighted SVM http://eisukeito.com/blog/?p=309 http://eisukeito.com/blog/?p=309#comments Thu, 21 Nov 2013 09:55:09 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=309 June 2013, M. Lapin+

=

学習アルゴリズムに事前知識(prior knowledge)を組み込むことで、

- 学習アルゴリズムの識別率向上
- 訓練に必要なデータ量の削減

が行える。
Vapnikら(2009)によって提案されたLUPI(Learning Using Privileged Information)パラダイムでは、訓練時にのみ使用できる付加情報を利用することでこれを可能にしている。

本論文では、

- privileged information(特権情報?)を重要度の重み付けに利用
- privileged features(特権特徴量)として表現可能な事前知識を、それぞれの訓練事例についての重みによって表現

Weighted SVMがSVM+の解を常に再現する一方、収束せずSVM+の限界となる反例を示す。
privileged informationが利用できない場合のweighted SVMの重み選択問題についても触れる。

=

# 事前知識、特権情報、重み
分類問題において、訓練データの量が限られている場合、訓練用サンプルに加えて利用可能な情報ー事前知識(prior knowledge)ーは識別性能の改善にとって重要な要素。
事前知識は異なる形式をとり、学習問題への組み込み方はアルゴリズムと同様に、独特の設定が必要。
二値分類での事前知識のSVM(Support Vector Machine)への導入に焦点を当てて解説する。

Lauer & Bloch (2008)では、事前知識をSVMに組み込むための異なる方法をレビューし、それらの方法を事前知識の型(type)に応じて分類。

本論文では、目的関数に関するものよりも、”訓練データに関する付加情報”についての場合を考える。

厳密でないが関連する設定としては、半教師あり学習のアプローチがあり、ラベルづけされていないデータが入力空間における周辺分布についてのある情報をもっているというもの。

Vapnik & Vashist(2009)において、LUPI(Learning Using Privileged Information)パラダイムが提案された。
この中では、付加情報は特権特徴量(privileged features)という形式をとり、これは訓練時に利用できるが、テスト時には使用できない。
これらの特徴量は
- 損失関数の上界をパラメータ化
- 与えられた訓練サンプルについて最適な識別器の損失を推定
するのに使用される。

高い損失の値は、与えられたデータ点が外れ値である可能性がある場合の指標という見方もできる。
故に、外れ値でない場合とは異なる取り扱いをしなければならない。

訓練事例が外れ値である可能性がある場合の付加情報は、インスタンスの重みによってエンコードされる。
よって、LUPIフレームワークと重要度重み付けの関係は非常に近いものと予想できる。

重要度重み付けの場合、非負の重みをもつ各訓練事例は、エラーのコストのバランスをとるために損失関数で使用される。
インスタンスの重みが自然にできる典型的な例は、cost-sensitive learningである。(Elkan, 2001)

もしクラスに偏りがあったり、異なる誤分類エラーが異なるペナルティーを受けたりすることがあれば、事前知識をインスタンスの重みとしてエンコードできる。
データ点への高い重みづけは、学習アルゴリズムがその点を正しく、おそらく”重要ではない”として誤分類されたコストで、識別すべきであることを示唆している。

しかしながら、本論文では、cost-sensitiveな仮定を行わない。(つまり、異なるエラーはテスト集合について異なるコストを生むという仮定はしない)

代わりに、訓練集合とテスト集合での重要度重みづけを分ける。
これにより、もしそれによりよいモデルが得られるならば、外れ値に対して高い重みづけを行うこともできる。

事前知識の異なる形式が存在し、エンコードも異なる可能性がある。
本論文では、インスタンスの重みが”事前知識の同じ型”を表現でき、特権特徴量によってエンコードされることを示す。
特に、これにより重要度の重みづけがされたという点において特権特徴量の効果を説明できる。
驚くことに、結果の重みは外れ値を強調する。これはSVMのサポートベクターにも起こる。

SVMをLUPI frameworkに拡張するSVM+アルゴリズム。
凸解析の基本ツールを使い、SVM+解の一意性とその解がweighted SVM (WSVM)と関係することを求める。
SVM+の解とWSVMのインスタンス重みには、単純なつながりがある。
さらに、その関係がSVM+アルゴリズムのさらなる理解と、SVM+の限界を学ぶために使用できる。
WSVMにおけるインスタンス重みがSVM+の特権特徴量のように同じ目的を持っていることを見た上で、特権特徴量が使用できない場合の重み選択の問題に戻る。

- SVM+のnon-trivialな解が主形式において一意であることを示す。オフセットbが一意でないWSVMよりも強い解。
- SVM+を双対最適化問題に変形。WSVMアルゴリズムと密接な繋がりがあることを明らかにする。特に任意のSVM+双対解がWSVMに対する重みを構成できることを示す。適切な重み選択によりWSVMがSVM+を擬似的に模倣できることを示し、これによりSVM+の解からWSVMの解を求めることが常に可能である。
- WSVMの解からSVM+の解が求められるかを調べる(つまり２つのアルゴリズムが同値かどうか)。同値になる必要十分条件を与え、SVM+の解がWSVMの解のstrict subsetになっていることを明らかにする。WSVMの解がSVM+によって求められない場合の例を示す。
- 特権特徴量がない場合の重み選択問題に帰着

(書きかけメモ)

]]> http://eisukeito.com/blog/?feed=rss2&p=309 0 [Connectome] Contour-Propagation Algorithms for Semi-Automated Reconstruction of Neural Processes http://eisukeito.com/blog/?p=275 http://eisukeito.com/blog/?p=275#comments Fri, 19 Apr 2013 06:54:52 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=275 Mache et al., 2007 より

新しい技法である”Serial Block Face Scanning Electron Microscopy(SBFSEM)”は電子顕微鏡での生物組織のsectioningとimagingの自動化を可能にした。 (Denk and Horstmann, 2004)
この技法による画像のスタックは、シナプス構造を含む異なる細胞の部分を区別するのに十分な解像度をもち、これにより完全な神経回路の解剖学的知識の詳細が得られる。
画像のスタックは数千枚の画像からなり、最小ボクセルサイズはx-y軸が10-20nm、y軸が30nm。数百TB。(Briggman and Denk, 2006)
故に、(人の手で作業するには膨大で)高度な3D再構築自動化アルゴリズムが必要とされている。

最初のステップとして、細胞膜の正確な輪郭トレースのための半自動化アルゴリズムを開発。
画像のスタックのセグメント間の抽出したオブジェクトの3D観測を可能にした。
手動でのトレーシングと比べると、処理時間は大幅に向上した。

本論では、ハエの視覚神経節の一部を再構築するアルゴリズムの開発を行っている。
(Strausfeld, 1984)によると、ハエの視覚システムは蛍光顕微鏡で見ることができる解像度では、すでによく観察されているが、ultrastructural levelの知識は、visual motion processingでの回路を見るために必要である。(Borst and Haag, 2002)

原理的には3次元画像ブロックを直接セグメント化することは可能であり、事前の画像から得られる情報を使って、シーケンス内の各画像のセグメントを選択した。

処理のステップ
1. 同じmedianとinter-quartile rangeを持つように各画像の輝度値 intensity value の正規化
2. 空間フィルタの適用。Gaussian broadeningか非線形拡散nonlinear diffusionを選択。(Perona and Malik, 1990)
非線形拡散は、ノイズ除去エッジ保存フィルタリング手法であり、各場所で輝度勾配の推定に依存するフィルタの度数をを決定。これにより、強いエッジは保存されるが、そうでない部分はかなり平滑化される。
MATLAB Toolbox(D’Almeida, 2000)を利用。
フィルタ性能がパラメータのとり方にsensitiveであることから、パラメータを最適化するのが望ましいadvisable。あるいは、人の手でラベルづけされた画像からフィルタを学習(Vollgraf et al., 2004)
3. 隣り合う画像同士のクロス相関を計算。これにより、欠陥画像の検知と除去が可能。例えばゴミが入ったりした場合に。

セグメンテーションアルゴリズム
一般的なアプローチ
スタック全体を一度にやるのではなく、シーケンシャルに行った。?
オブジェクトが隣接する画像にかけて連続していると仮定。
連続性を確かなものにするため、事前の画像のセグメンテーションからの情報と、現在の画像のピクセル強度 the pixel-intensities を組み合わせる必要がある。
一つの画像のセグメントは次の画像に伝播する。
ただし、最初の画像に対しては別の戦略を用いた。(後述)

Level Set 法
陽にオブジェクトの境界を表現する方法(例:スプライン関数)は使用せず、陰に符号化距離関数Φのゼロレベル集合を使用。
foregroundとbackgroundに分ける画像セグメントI:Ω->Rを探索。I(x)は画像のグレイスケール。
(Osher and Fedkiw, 2003; Sethian, 1999)によるレベル集合フレームワークでは、Ω+={x:Φ(x)>0}をforeground(例:ニューロン内部のビクセル集合)、Ω-={x: Φ(x)<0}をbackgroundとするような関数Φ:Ω->Rを見つけたい。
オブジェクトとbackgroundを分ける輪郭contourは、Γ={x:Φ(x)=0}で与えられる。
注意すべきは、複数のオブジェクトをもつ画像は、オブジェクトをforeground領域の接続要素として定義することで、一つのセグメンテーション関数Φによってセグメント化できるということ。

この埋め込みはユニークではない、Φは時々signed distance function (SDF)によって制約を受ける。
例:絶対値は境界に境界最近傍への距離を与えることによる ?
しかしながら、その場合になることはない。
例えば、セグメンテーションに対する確率モデルが与えられたとき、Φ(x)+t (tはスカラー値オフセット)は、ピクセルxがforegroundに属する確率の対数とみなせる。この場合、Φ(x)はあるピクセルが何の領域に割り当てられているかのみならず、割り当て対する信頼度としても表現される。

陽表現と比較して、陰表現はトポロジー変化(オブジェクトの結合merging と分割splitting)に対して容易に対処でき、高次元への拡張が容易に可能であるという利点がある。
画像のエッジ検出によらない領域ベースな方法に焦点をあてながらも、fore-とbackground領域のピクセル強度の分布の差を利用することにフォーカスする。
実用上は、時間変数tを導入し、Φtが何らかのエネルギー関数E(Φ,I)を最小化するために含まれる。(Cremaers et al., 2006)

共焦点や多光子顕微鏡から得られた画像の解析のために、神経構造は円形構造が連なるチューブ様としてモデル化することが可能であるという仮定に基づくが、本論では円と異なるという観測から、その仮定はおかない。

レベル集合法は、生物医学応用で3次元物体のセグメンテーションのためによく使用される手法。(Whitaker et al., 2001)
本論で提案されている手法は、ひとつの画像から次の画像へ情報が伝播するという点やエネルギー関数の抽出形式において、既存の手法と異なる。
アプローチとしては(Jurrus et al., 2006)と関連しており、彼らの研究によるとkalman filterに基づくpropagation schemeを使用し、オブジェクトの表現にレベル集合よりも明示的な境界を使用していた。

確率的フレームワーク
統計モデル
I_nを画像n、\phi_nを対応するセグメンテーションとする。
すでにセグメント化が済んだ前の画像が存在し、\phi){n-1}は既知とする。
我々は、I_nと\phi_{n-1}が与えられたとき、最も確率の高いセグメンテーション\phi_nを見つけたい。P(\phi_n|I_n,\phi_{n-1})を最大化。(Cremers et al., 2006)
Bayes’ Ruleより、
P(\phi_n|I_n, \phi_{n-1}) \propto P(I_n|\phi_n, \phi_{n-1})P(\phi_n|\phi_{n-1})
を得る。
P(\phi_n|\phi_{n-1})は、可能なセグメンテーション\phi_nについての事前分布priorとみなせることができ、隣接する画像間のオブジェクトの連続性を確証する指標として使用できる。
これは、複数の画像にかけて構造をトレースすることを助ける。
加えて、滑らかな輪郭の支持やセグメント化されたオブジェクトの形状についての事前知識としても使用される。
実際は、手作業でラベルづけされた画像から学習されるが、訓練集合が十分でないことから、事前分布のための関数形式を選択する必要があった。

単純化のために、画像I_nは前画像\phi_{n-1}と独立しているものとして、現在のセグメントを\phi_nとする。
独立性よりP(I_n|\phi_n)=P(I_n|\phi_n,\phi_{n-1})
与えられた符号付き距離dに対し、P(I_n(x)|\phi_n(x)=d)が、外部(あるいは内部。\phi(x)の符号による)のすべてのピクセルの強度に対する確率分布を与え、closest boundaryまでの距離dを与える。
簡便のため、現在の画像\phi_nを\phi、一つ前の画像\phi_{n-1}を\phi_0と表記する。

事後確率 P(\phi|I) 最大化は、その負のlogの最小化と同値。
エネルギー関数は、
E(\phi|I) = -{\rm log}(P(I|\phi)) - {\rm log}(P(\phi|\phi_0)) = E_I + E_\pi
これを最小化する。
エネルギーの合計は画像の独立部分E_Iと事前独立部分E_\piの和で表される。
以下、P(I|\phi)とP(\phi|\phi_0)について詳細に特徴づけ、データからnon-parametricに分布を学習するような可能な代案についてもみる。

単純なアルゴリズム
ピクセル強度I(x)の分布には、平均\alpha\phi(x)-\betaと分散\sigma^2の正規分布を仮定、

]]> http://eisukeito.com/blog/?feed=rss2&p=275 0 [メモ] OpenGL Mac OS X コマンドライン コンパイルコマンド http://eisukeito.com/blog/?p=271 http://eisukeito.com/blog/?p=271#comments Sun, 07 Apr 2013 02:29:44 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=271 gcc file_name -framework OpenGL -framework GLUT -framework Foundation

]]> http://eisukeito.com/blog/?feed=rss2&p=271 0 [BCI] EEG-based “Serious” Games Design for Medical Applications http://eisukeito.com/blog/?p=264 http://eisukeito.com/blog/?p=264#comments Thu, 04 Apr 2013 05:53:11 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=264 Wang et al.

EEGを利用したNeurofeedbackゲームとbrain-computer interfacesに関する論文。
エンターテインメント、e-learningや医療で使用され始めている。
Neurofeedbackを利用したゲームの設計とアルゴリズムとその実装について。

Neurofeedbackとは

ユーザーの頭蓋からEEGを取得し、ディスプレイへの音(など)によって、ユーザーへのリアルタイムフィードバックを表示する技術。

Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD)、Autistic Spectrum Disorders (ASD)やアルコールやドラッグなどを含むSubstance Use Disorder (SUD)のような精神疾患では、EEGやERP(Event Related Potential)に健常者とは異なる特徴がみられる。

他の身体部位と同様に、自身のEEGもセルフコントロールできる可能性がある。
通常治療の他に、Neurofeedbackがこれらの疾患に対する治療となる。

多くのNeurofeedbackゲームがADHDの治癒に効果的であることが分かっている。
ADHD患者は
- EEGの大きな歪み
- θ/β波の比に異常
- SCP(Slow Cortical Potential)
という特徴があることが知られている。

Gevensleben et al.(2009)ではfrequency neurofeedback trainingとSCP neurofeedback trainingでADHD患者に対して良い治癒効果が認められたと述べている。

ASDは、興味の限定や同じ行動の繰り返しに加えて、社会的な交流やコミュニケーション異常と関連した精神疾患。
先のGevenslebenらの研究では、ASDの8歳の少女を対象にして、目を開けた状態でresting conditionの時のEEGを解析。
αバンドとθバンドの信号異常。
これに対して、neurofeedbackのスキーマを考案。

]]> http://eisukeito.com/blog/?feed=rss2&p=264 0 [SQLite] Command Line Shell For SQLite http://eisukeito.com/blog/?p=225 http://eisukeito.com/blog/?p=225#comments Tue, 02 Apr 2013 01:25:41 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=225 SQLiteライブラリは、シンプルなコマンドラインユーティリティであるsqlite3を含んでいます。これにより、ユーザはSQLiteデータベースに対して、手動でSQLを入力、実行することができます。

ことはじめ

SQLiteデータベースを保持しているファイルの名前を引数にして、sqlite3プログラムを起動する。

$ sqlite3 ex1　// SQLiteデータベース ex1 を作成し、ユーティリティ起動
SQLite version 3.6.11  // バージョン情報
Enter ".help" for instructions
Enter SQL statements terminated with a ";"
sqlite> create table tbl1(one varchar(10), two smallint);  // テーブルtbl1作成
sqlite> insert into tbl1 values('hello!',10);
sqlite> insert into tbl1 values('goodbye', 20);
sqlite> select * from tbl1;  // tbl1から全タプル表示
hello!|10
goodbye|20
sqlite>

プログラムを終了する際は、システムのEnd-Of-Fileキャラクタを入力する(通常はControl-D)か、割り込みキャラクタ(通常はControl-C)を入力して停止する。

セミコロンがSQLコマンドの終端となるので、これを入力するまでは複数行にわたって改行して入力することもできる。

sqlite> CREATE TABLE tbl2 (
   ...>   f1 varchar(30) primary key,
   ...>   f2 text,
   ...>   f3 real
   ...> );
sqlite>

補足: SQLite_MASTERテーブル

データベーススキーマは、SQLiteデータベースの中に”sqlite_master”とよばれる特別なテーブルとして保存されている。
この特別なテーブルに対してSELECTステートメントを実行することでスキーマの情報が得られる。

sqlite> select * from sqlite_master;
    type = table
    name = tbl1
tbl_name = tbl1
rootpage = 3
     sql = create table tbl1(one varchar(10), two smallint)
sqlite>

しかし、このsqlite_masterテーブルについては、DROP TABLE、UPDATE、INSERTやDELETEは使用できない。何かデータベースに変更があるときは、このテーブルは自動的に変更されるため、手動で値を変更することはできない。

sqlite3の特別なコマンド

入力の際に、ドット”.”つきのコマンドを入力すると、sqlite3プログラム自身へのコマンドとして解釈される。これら”ドット・コマンド”は、典型的にはクエリに対する出力フォーマットの形式を変更する際やクエリ文に対してあるプレパッケージを実行する際に使用される。

使用可能なドット・コマンドを確認するには、”.help”コマンドを入力する。

sqlite> .help  // ドット・コマンド .helpを入力 
.backup ?DB? FILE      Backup DB (default "main") to FILE // データベースをファイルにバックアップする
.bail ON|OFF           Stop after hitting an error.  Default OFF  // エラーが起きた際に停止するかどうか
.databases             List names and files of attached databases // 展開中のデータベースの名前とファイルパスをリスト表示
.dump ?TABLE? ...      Dump the database in an SQL text format SQL形式でデータベースをダンプ
.echo ON|OFF           Turn command echo on or off  // echoのオンオフ
.exit                  Exit this program  // sqlite3の終了 
.explain ON|OFF        Turn output mode suitable for EXPLAIN on or off.
.genfkey ?OPTIONS?     Options are:
                         --no-drop: Do not drop old fkey triggers.
                         --ignore-errors: Ignore tables with fkey errors
                         --exec: Execute generated SQL immediately
                       See file tool/genfkey.README in the source 
                       distribution for further information.
.header(s) ON|OFF      Turn display of headers on or off  // ヘッダを表示するかどうか
.help                  Show this message  // このメッセージ
.import FILE TABLE     Import data from FILE into TABLE  // FILEからTABLEへデータをインポート
.indices TABLE         Show names of all indices on TABLE
.iotrace FILE          Enable I/O diagnostic logging to FILE
.load FILE ?ENTRY?     Load an extension library
.mode MODE ?TABLE?     Set output mode where MODE is one of:  // 出力形式の変更
                         csv      Comma-separated values
                         column   Left-aligned columns.  (See .width)
                         html     HTML <table> code
                         insert   SQL insert statements for TABLE
                         line     One value per line
                         list     Values delimited by .separator string
                         tabs     Tab-separated values
                         tcl      TCL list elements
.nullvalue STRING      Print STRING in place of NULL values
.output FILENAME       Send output to FILENAME
.output stdout         Send output to the screen
.prompt MAIN CONTINUE  Replace the standard prompts
.quit                  Exit this program  // sqlite3の終了
.read FILENAME         Execute SQL in FILENAME  // FILENAMEに書いてあるSQLの実行
.restore ?DB? FILE     Restore content of DB (default "main") from FILE
.schema ?TABLE?        Show the CREATE statements  // テーブルのCREATEステートメントを表示(スキーマを表示)
.separator STRING      Change separator used by output mode and .import
.show                  Show the current values for various settings
.tables ?PATTERN?      List names of tables matching a LIKE pattern
.timeout MS            Try opening locked tables for MS milliseconds
.timer ON|OFF          Turn the CPU timer measurement on or off
.width NUM NUM ...     Set column widths for "column" mode
sqlite>

出力フォーマットを変更する

sqlite3プログラムは、8つの異なるフォーマットに対応している。
“csv”、”column”、”html”、”insert”、”line”、”list”、”tabs”、”tcl”
“.mode”コマンドを使うことで、これら出力フォーマットを切り替えることができる。

“list”モード

sqlite> .mode list  // リスト形式での出力に変更
sqlite> select * from tbl1;
hello|10
goodbye|20
sqlite>

“.separator”コマンドを使用すると、リストモードのセパレータを変更することができる。
例えば、カンマとスペースをセパレータにすると、

sqlite> .separator ", "  // セパレータの変更
sqlite> select * from tbl1;
hello, 10
goodbye, 20
sqlite>

“line”モード
各列はデータベースの行を表しており、それぞれの行は”属性名 = データ”で表される。
連続したレコードは空行で区切られる。

sqlite> .mode line  // "line"モードでの出力に変更
sqlite> select * from tbl1;
one = hello
two = 10
　　　　　　　　　　　 // 空行による区切り
one = goodbye
two = 20
sqlite>

“column”モード
各レコードは対応する属性ごとに列で分けられ、各行で表示される。

sqlite> .mode column
sqlite> select * from tbl1;
one         two       
----------  ----------
hello       10        
goodbye     20        
sqlite>

デフォルトでは、各列は少なくとも10文字”———-”分の幅で表示される。
列の幅が広すぎる場合、”.width”コマンドで列の幅を変更できる。

sqlite> .width 12 6  // 第一列の幅を12文字、第二列の幅を6文字に変更
sqlite> select * from tbl1;
one           two   
------------  ------  // 12  6　文字に変更された
hello         10    
goodbye       20    
sqlite>

最初の2行は列の属性が出力されていた。この表示は”.header”コマンドで設定することができる。

sqlite> .header off  // 属性情報の出力をoff
sqlite> select * from tbl1;
hello         10     // データのみを出力できた
goodbye       20    
sqlite>

“insert”モードは、得られた出力を他のデータベースへの入力として使用できる。

sqlite> .mode insert new_table  // 出力を新しいテーブルnew_tableへ挿入するモードへ変更
sqlite> select * from tbl1;  　　// tbl1の全タプルを表示
// 出力をnew_tableへ挿入するためのコマンド発行)
INSERT INTO 'new_table' VALUES('hello',10);
INSERT INTO 'new_table' VALUES('goodbye',20);
sqlite>

“html”モードは、XHTMLテーブルとして結果を表示する。ただし、開始タグと終了タグ
は出力されない。要素ととのみ。CGI作成時に便利？

結果をファイルへ出力する

デフォルトでは、sqlite3のクエリの結果は標準出力へ送られる。”.output”コマンドを使用すると、これを変更できる。引数にファイル名を与えればよい。再び標準出力に戻すには、”.output stdout”とすればよい。

sqlite> .mode list                // リストモードで表示
sqlite> .separator |              // セパレータをパイプ(|)に変更
sqlite> .output test_file_1.txt   // 出力先を標準出力からファイルへ変更
sqlite> select * from tbl1;       // SQLクエリを発行
sqlite> .exit                     // 終了
$ cat test_file_1.txt  // 出力結果があるファイルの中身を確認
hello|10
goodbye|20
$                      // OK

]]> http://eisukeito.com/blog/?feed=rss2&p=225 0 [BCI] Classification of covariance matrices using a Riemannian-based kernel for BCI applications http://eisukeito.com/blog/?p=193 http://eisukeito.com/blog/?p=193#comments Thu, 21 Mar 2013 12:18:20 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=193 概要
空間分散共分散行列を特徴量として使用することは、BCIの運動想起によるEEGの識別で研究されている。新しいカーネルは対称正定値行列のリーマン幾何による接続を確立することにより導出される。過去のBCIコンペのデータに対し、異なるカーネルをSVMとの組み合わせでテストした。この新しいアプローチが、従来からの空間フィルタリングによるアプローチに代わるような性能であることを示す。

キーワード
Brain-Computer Interface, 分散共分散行列, カーネル, Support Vector Machine, リーマン幾何

内容
運動想起(MI; motor imagery)は、実際の身体の動きをイメージすることで、結果として、感覚運動野sensorimotor cortexの広い皮質領域で特定の脳波の周波数帯(μ、β周波数帯)においてERS; event related synchronization / ERD; event related desynchronizationが起きる。 (Pfurtscheller and Lopes da Silva, 1999)

運動想起に基づくEEG識別のスタンダートなアプローチとしては、バンドパスフィルタリング、空間フィルタリングをして線形分類を行う方法が用いられ、分類にはFisherのLDA; linear discriminat analysisが用いられる。

空間フィルタリングの手法としては、CSP; common spatial pattern (Ramoser, 2000)がよく使用される。
このアルゴリズムは、データ依存の次元削減法とみなすことができ、2つのコンディションの分散の差を強調する目的で使用される。
その際は、分散共分散行列はユークリッド空間で扱われ、SPD; symmetric positive definite対称正定値行列の空間の歪みは考慮されない。

EEGの分類のためのリーマン幾何を考慮するシンプルな方法
このアプローチは、過去にレーダー信号と画像処理においてうまくいった。
その上、新しいカーネルはSPD行列のリーマン幾何での接続をすることによって導出できる。
似たようなアプローチ (Harandi et al., 2012; Wang et al., 2010)
リーマン計量に依存する異なるカーネルの定義も導出

SVMと組み合わせてテスト
カーネルトリックが適用できる他の分類法 ロジスティック回帰 logistic regression も行った。
現在の手法よりも優れているのは、空間フィルタリングをする必要がなく、直接適用できること。(Barachant et al., 2010)

対称正定値行列に対する新しいカーネル
EEG信号は、試行 trials とよばれる短い時間セグメントで解析される。
入力信号 {\mathbf X} \in {\mathbb R}^{E\times T} (チャンネル数E x サンプル数Tの行列)
異なるEEG信号にバンドパスフィルタを適用すると仮定、μ(8-14Hz)とβ(14-30Hz) バンドを考慮して8-35Hzのバンドパスフィルタを適用。
2クラス分類  y_p \in \{-1, +1\}

EEGのランダム信号の空間分散共分散行列はExEのサンプル分散共分散行列(SCM)
C_p = \frac{1}{T-1} {\mathbf X_p}{\mathbf X^T_p}
によって計算。
SPD ExE行列空間をP(E)をする。
SCMは外れ値 outlier に敏感なため、robustな分散共分散行列推定か正則化が推定法を改良するために適用可能

空間フィルタリングを次元削減と異なる運動クラスのEEG試行同士の分散比を強調するために使用するのはMI-basedなBCIでは一般的 (Blankertz et al., 2008)

空間フィルタ後の分散の対数 log-variance は線形分類器(LDA)への入力として使用される。

CSP (Ramoser et al., 2000) は2クラスの運動想起タスクのEEGのクラス分類のための特徴量抽出のための手法としてうまくいっている
この手法は２つのコンディションで得られるクラス内分散共分散行列を同時対角化するもの

提案手法では、EEG-basedなBCIの信号分類のための入力として、空間分散共分散行列を直接利用

分散共分散行列を識別で特徴量として使用する場合、自然な選択はこの量をベクトルとして利用するためにベクトル化することであり、それによりvector-basedな分類アルゴリズムが使用可能
対称行列であることを利用して、半ベクトル化演算子を考える
Cの上三角行列を
\frac{(E+1)E}{2}
のカラムベクトルへ変換
vect({\mathbf C}) = \left[ C_{(1,1)}, {\sqrt 2}C_{(1,2)}, C_{(2,2)}, {\sqrt 2}C_{(1,3)}, {\sqrt 2}C_{(2,3)}, C_{(3,3)}, \dots , C_{(E,E)} \right]^T
一般性を失わないために、{\mathbf C}の非対角成分に対して係数{\sqrt 2}を掛ける。これにより\|{\mathbf C}\|_{F} = \|{\rm vect({\mathbf C})}\|_2
{\rm unvect}({\mathbf x})により反対の操作を定義
こういうアプローチは (Farquhar, 2009; Reuderink et al., 2011)でやってる
線形分類にかけるCSPライクな空間フィルタリングは、分類のための特徴量として分散共分散のベクトル化を考えることで高次元空間において単一のステップとなることを示唆
実際、分類スコア関数 h(.) は、空間フィルタリング後のEEG信号の時間分散 \sigma^2 に線形分類器 ({\mathbf u}, b) と適用することで得られる。
空間フィルタ {\mathbf W} を用いると、
h({\mathbf \sigma^2}) = \langle {\mathbf u}, {\mathbf \sigma^2} \rangle + b = \sigma_k u_k {\mathbf w_k^T C w_k} + b = {\rm tr}({\rm diag}({\mathbf u}) {\mathbf W^T C W}) + b = \langle {\mathbf U}, {\mathbf C} \rangle_{F} + b

SVMによる分類への適用

結果とまとめ

]]> http://eisukeito.com/blog/?feed=rss2&p=193 0 良い進捗報告に必要なもの http://eisukeito.com/blog/?p=190 http://eisukeito.com/blog/?p=190#comments Tue, 26 Feb 2013 03:17:01 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=190
  • 進行状況 (前回から今回までに行った作業、計画と現状について)
  • 進行を妨げる妨害要因
  • 遅れを取り戻すための方法、必要な援助
    • ]]>     http://eisukeito.com/blog/?feed=rss2&p=190 0     東証一部上場会社 1699社 コードリスト (2013.02.24現在) http://eisukeito.com/blog/?p=187 http://eisukeito.com/blog/?p=187#comments Sat, 23 Feb 2013 18:01:48 +0000 http://eisukeito.com/blog/?p=187 ['1301', '1332', '1334', '1352', '1377', '1379', '1414', '1417', '1514', '1515', '1518', '1605', '1606', '1661', '1662', '1712', '1719', '1720', '1721', '1722', '1762', '1766', '1780', '1801', '1802', '1803', '1805', '1808', '1810', '1812', '1813', '1814', '1815', '1816', '1819', '1820', '1821', '1822', '1824', '1826', '1827', '1833', '1834', '1835', '1847', '1852', '1860', '1861', '1865', '1866', '1867', '1868', '1870', '1871', '1878', '1879', '1881', '1882', '1883', '1884', '1885', '1888', '1890', '1893', '1896', '1898', '1899', '1911', '1914', '1916', '1919', '1921', '1924', '1925', '1926', '1928', '1929', '1930', '1934', '1937', '1939', '1941', '1942', '1944', '1945', '1946', '1949', '1950', '1951', '1952', '1954', '1956', '1959', '1961', '1963', 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