平成30年北海道胆振東部地震 被害調査報告
2018年9月6日に北海道で発生した地震について，9月12日-14日の日程で現地の被害調査を行った結果を報告します．
変分推論の理論と変分オートエンコーダ
変分推論はベイズ推論の自然な近似計算手法として研究と応用が進んでいます．また，変分オートエンコーダは変分推論モデルにニューラルネットワークの持つ非線形次元削減能力・表現学習能力を組み込んだもので，今後，深層学習技術の発達と相まって非常に強力な手法となる可能性があります．そこで，ベイズ推論から変分推論に至るまでの理論過程と，変分オートエンコーダの理論を整理しました．
ニューラルネットワークの行列形式による定式化
深層学習モデルは，その汎用的な性能から強く注目を集めており，様々な分野で応用され始めています．多層パーセプトロンや畳み込みニューラルネットワークといった各モデルは各種のフレームワークによって比較的簡単に実装することが出来ますが，具体的な計算内容の理解やゼロからのコーディングの際に必要となる，順伝播・逆伝播計算の行列形式での定式化を整理しました．
国土地理院基盤地図データ（GML）からの標高数値の抽出
日本国内における地表面の数値標高モデルのデータを国土地理院が提供しています．5m間隔，10 m間隔の2種類のデータが，XMLをベースとしたGML形式というフォーマットで提供されていますが，数値計算などの際はこのフォーマットから標高のデータのみを抽出しておくと便利なことがあります．
そこで，こちらのページを参考にデータダウンロード直後のzipファイルと解凍後のGMLファイル（群）から標高データを3次元座標値として抽出し，csvファイルに出力するプログラムをPythonで作成しました．
2017.4.10追記：
各点の緯度経度と直交座標値を出力する機能を追加しました．直交座標値は，南西端を(0, 0)としてメッシュサイズ（5/10m）毎に値を取るようにしていますが，オプションで平面直角座標系への変換値を利用することが出来ます．詳細は使い方を御参照ください．
プログラム：gml2csv_dem.py
動作環境：Python 3.2+
必要ライブラリ：numpy【，pyproj（平面直角座標系を利用する場合）】
使い方：こちらを御参照ください．
※利用は個人の責任下においてお願いいたします．