ブロックチェーン ブロックチェーンの作り方 #8（データ同期処理）
前回の記事 #7 では、各ノード間のデータ同期処理を検証するための検証用ノードを構築しました。最終回となる今回 #8 では各ノード間のデータ同期処理の実装を行います。
Python
ブロックチェーン ブロックチェーン ブロックチェーンの作り方 #7（ノード用サーバーの準備）
前回の記事 #6 まででブロックチェーンの実装がほぼ終わり、残すところ各ノード間のデータ同期処理の実装のみになりました。各ノード間のデータ同期処理を検証するため、実装に先立って検証用のサーバーを何台か用意しておく必要がありますので、今回 #7 ではノード用サーバーの構築手順をまとめてみました。
ブロックチェーン ブロックチェーンの作り方 #6（各アカウントの残高チェック）
前回ブロックチェーンの作り方 #5 ではブロックチェーンの中核を担うマイニング処理とチェーンの受信処理をを実装しました。今回 #6 ではコインを持っていないユーザーが送金できてしまうという問題の対策として各アカウントの残高チェックを実装していきます。記事一覧ブロックチェーンの作り方 #1（概要と開発環境の準備）ブロックチェーンの作り方 #2（トランザクションの送受信）ブロックチェーンの作り方 #3...
ブロックチェーン ブロックチェーンの作り方 #5（マイニング処理）
前回ブロックチェーンの作り方 #4 ではジェネシスブロックとチェーンの土台となる部分を実装しました。今回 #5 ではブロックチェーンの中核を担うマイニング処理を実装していきます。記事一覧ブロックチェーンの作り方 #1（概要と開発環境の準備）ブロックチェーンの作り方 #2（トランザクションの送受信）ブロックチェーンの作り方 #3（トランザクションの検証）ブロックチェーンの作り方 #4（ジェネシスブロ...
ブロックチェーン ブロックチェーンの作り方 #4（ジェネシスブロックとチェーンの実装）
ブロックチェーンの作り方 #2 と #3 で、トランザクションの送受信と検証処理がほぼ完成しました。今回 #4 では、ブロックチェーンのジェネシスブロックとチェーン部分を実装していきます。
ブロックチェーン ブロックチェーンの作り方 #3（トランザクションの検証）
前回 ブロックチェーンの作り方 #2 では、トランザクションの送信とノード側での受信処理を実装しました。#1でも書きましたが、ブロックチェーンのノードは、他のノードや利用者を一切信用できず不正にコインを手に入れようとしてくることを前提にプログラムを実装しなければなりません。そのためトランザクションの処理についても不正なトランザクションをトランザクションプールに登録させないように、しっかり検証する必...
ブロックチェーン ブロックチェーンの作り方 #2（トランザクションの送受信）
前回 ブロックチェーンの作り方#1 では、今回作成するブロックチェーンの概要と Python でブロックチェーンを作成するための開発環境の準備について説明しました。今回 #2 では、ブロックチェーンに格納されるトランザクションの処理を実装します。具体的には、利用者がトランザクションを送信するためのプログラムと、ノード側でトランザクションを受信しトランザクションプールに保存するプログラムを作成します...
ブロックチェーン ブロックチェーンの作り方 #1（概要と開発環境の準備）
ブロックチェーンとは「分散型台帳技術」とも呼ばれ、中央の管理者なしに、P2Pネットワークで暗号資産やNFTなど「価値」の取引を可能にするための仕組みです。2008年にサトシナカモトという正体不明の人物（もしくは組織）によって、ビットコイン（P2P電子通貨システム）を実現するために発明されました。最近では暗号資産だけではなくブロックチェーンを活用したゲームやシステムを見かけることも多くなりましたね。...
ディープラーニング 5分でわかる！ニューラルネットワークの仕組みと実装方法（Python）
ニューラルネットワーク（neural network）は、人間の脳神経回路を真似たアルゴリズム（演算する手順）です。以前の記事でご紹介した単純パーセプトロンもニューラルネットワークの一種なのですが、構造が単純すぎるため複雑な処理をすることができませんでした。しかし、ニューラルネットワークでは、中間層を追加し、ステップ関数以外の活性化関数を使うことで、複雑な処理もできるようになります。そこで今回は、...
プログラム Python の勉強時間を取れない人に Pythonista は絶対オススメな話
最近注目のプログラミング言語 Python（パイソン）の勉強をしたいけれども、なかなか勉強時間を取れない方は多いのではないでしょうか？ そんな方にオススメなのが Python のコードを iPhone や iPad で 簡単に実行できるアプリ Pythonista（パイソニスタ）です。そこで今回は、Python の勉強時間を取れない人に Pythonista をオススメする理由をまとめてみました。
ディープラーニング ５分でわかる！活性化関数の実装方法（Python）
活性化関数には、中間層でよく使われる「シグモイド関数」や「ReLU（ランプ関数）」、出力層で使われる「恒等関数」や「ソフトマックス関数」があります。どれも聞きなれない名前が付いているので、いっけん難しそうに思えますが、実際にプログラムでこれらの関数を作ってみると、わずか数行のコードでできてしまうほど簡単です。そこで今回は、Python（バージョン３）での活性化関数の実装方法をまとめてみました。
ディープラーニング ５分でわかる！「行列」の計算方法
ディープラーニングでは、掛け算の合計をなんども計算する必要があるのですが、この時にとても役に立つのが「行列」（単なる数値をタテヨコに並べたもの）同士の掛け算です。しかし、いざ「行列を計算せよ！」と言われても戸惑ってしまいますね。そこで今回は、「行列」の計算方法をできるだけわかりやすくまとめてみました。
ディープラーニング ディープラーニングの数学「スカラー・ベクトル・行列・テンソル」とは？
ディープラーニングの解説では「スカラー・ベクトル・行列・テンソル」という言葉がよく出てきます。これらは、数値をまとめてあつかうための数学の便利な仕組みなのですが、私をふくめ数学が苦手な方にとっては「〜をベクトルにして」とか「行列とスカラーを計算するには〜」と言われると、おそろしく難解なことに思えるのではないでしょうか？ そこで今回は、「スカラー・ベクトル・行列・テンソル」についてまとめてみました。
ディープラーニング ５分でわかる！パーセプトロンの仕組みと実装方法（Python）
パーセプトロン（perceptron）は、今(2019年)から60年以上前にアメリカの心理学者フランク・ローゼンブラッド氏によって考案されたアルゴリズム（演算する手順）です。パーセプトロンは昔からあるアルゴリズムなのですが、ディープラーニングの大元となるアルゴリズムです。そのためディープラーニングを理解する上で、このパーセプトロンの仕組みを知っておくことが欠かせません。そこで今回は、パーセプトロン...