X脚の改善を本気で目指す人へ
こういう女性が興味持ちそうな情報は広告とかアフィリエイトとかしょうもない情報が多いので自分の経験から信頼できると思う情報を残しておきます。
めんどくさい前置きをして行くと胡散臭さがどんどん増してしまうので、まず結論から言います。
もしあなたが僕と同じ原因でX脚になっているならば、あなたの脚は内股に回転させる方向に硬くなっています。
もっと厳密にいうと、あなたの股関節が内股に回転させる方向に硬いせいで、膝がその分回転している状態になってしまっています。
それをこの後に説明します。
注意：この文章は自分と同じ原因でX脚になっている人のみに向けて書いています。原因が違う場合やO脚の人には向けていません。
この記事は公開しながら、編集しています。変な文章になってる可能性もあるので悪しからず。
僕の症状
というわけで自分と同じ原因でX脚になっている人か判断する基準として、X脚が原因だと思われる僕の症状を書いていきます。
が、その前に重要なことなので言いますが、X脚には2種類の症状があります。
1つは生活習慣からくる筋肉の何らかの歪みが原因で起こるもので、僕はこのタイプにあたります。
もう1つは生まれつきや後天的な骨などの歪みが原因で起こるもので、本当に脚が曲がってるタイプです。
こっちのタイプの場合は医者が保険診療をしてくれると思います。
痛みなどの明確な症状がある場合は相談に行ってください。
僕と同じで1つ目のタイプの人は、続けて僕と同じ原因か下記の症状を見てみてください。
- 椅子に長時間座っていると疲れる
- 椅子に座る時に片足を胡座のようにもう片方の足の下に入れて座りがち
- 体育座りを長くできない（めっちゃ尾てい骨痛くなってくる）
- かかとをつけてしゃがめないし、そもそもしゃがむのがつらめ
- 太ももの前が硬い（らしい）
ちなみに（らしい）って書いたのは接骨院の先生に言われたことです。
接骨院の先生は優しくて相談に乗ってくれる場合があるのでおすすめです。
でも、接骨院でも保険診療としてX脚の治療はできないのでX脚を原因とする〇〇の痛みみたいな感じですり替えてあげると接骨院が保険会社に疑われることもないです。
X脚の原因
改善のためのストレッチ
この文章を書いた理由
僕は現在23歳の男で、中学高校時代はラグビー部に所属していました。
たぶんラグビーをしていた時に筋肉のつきかたが悪かったのかX脚になったのだと思われます。
当時整形外科の先生に「ラグビー部らしいX脚してるねぇ」と得意げに言われたのを覚えています。
当時は自覚も薄く大して気にしていなかったのですが、大学に入りファッションに興味を持ち始めると、自分のタイト目の服の似合わなさに驚愕します。
そしてX脚を直すために情報を調べ始めたのですが、アフィリエイトとか変な宣伝ばっかりで大した情報が出てこないのです。
しかも何かアドバイスぐらいくれるだろうと整形外科に行っても「君は病気じゃないよ。気にしすぎじゃない？」と言われクソ対応をされてしまいます。
「いやそもそも病院に行った時点でこっちも何らかの心のハードルを超えて来てることぐらい分かれよ！」というクレームを心に抱えながら家に帰りました。まぁX脚は病気じゃないので医者は保険診療で見てくれないということは知っていたのですが…笑。
なんやかんやで、けっこー時間が経った最近のここ4ヶ月ぐらいで、今やっているストレッチが効いてそうなので、共有しようと思い立ち、この文章を書いてみた次第でございます。
あなたの参考になったら嬉しいです。
これからスパイキングニューラルネットワークを始める人へtips : ニューロンモデルと反応拡散系
※注意：この記事は公開しながら編集していますので、ところどころ変かもしれないですが、よろしくです。
反応拡散系とは
自然界に潜む反応拡散系
これからスパイキングニューラルネットワークを始める人へ7 : メモリスターのモデル
前回の記事を読んでメモリスターの研究を始めたいと思った人向けの文章です。
執筆時点での情報なので気をつけてくださいね！
※注意：この記事は公開しながら編集していますので、ところどころ変かもしれないですが、よろしくです。
目次
モデルの基本
メモリスターは非線形抵抗！
レジスタンスとコンダクタンス
電流駆動型と電圧駆動型
ウェイトアップデートファンクション
ウェイトのバウンド(上限値、下限値)
ソフトバウンド
ハードバウンド
チュア(Leon Chua)のモデル
ヒューレット・パッカードのモデル
そのほかのモデル
理想メモリスターのモデル
これからスパイキングニューラルネットワークを始める人へ6 : メモリスターについて
これからスパイキングニューラルネットワークを始める人へ5 : ニューロンとシナプスを組み合わせてネットワークにする
スパイキングニューラルネットワークについて日本語の資料が少ないと思ったので、あんまり詳しくない人に向けて関連情報をまとめてみようかと思います。(説明の記事はいっぱいあるけど、実践的な内容が少ない)
多分、ソースコードとか調べても見つけにくいと思うので、サンプルとして最後にC++のコードもつけようと思います。
なるべく簡単にまとめようと思いますが難しかったらコメントくだせぇ。
※注意：この記事は公開しながら編集していますので、ところどころ変かもしれないですが、よろしくです。
目次
さっそく組み合わせる
#include <iostream>
これで何ができるか
何がしたかったんだっけ
そして僕が取り組んでいる問題
これからスパイキングニューラルネットワークを始める人へ4 : シナプスの実装
スパイキングニューラルネットワークについて日本語の資料が少ないと思ったので、あんまり詳しくない人に向けて関連情報をまとめてみようかと思います。(説明の記事はいっぱいあるけど、実践的な内容が少ない)
多分、ソースコードとか調べても見つけにくいと思うので、サンプルとして最後にC++のコードもつけようと思います。
なるべく簡単にまとめようと思いますが難しかったらコメントくだせぇ。
※注意：この記事は公開しながら編集していますので、ところどころ変かもしれないですが、よろしくです。
オンライン学習とバッチ学習
STDP
スパイクとは何か
とりあえず実装
次回に続く！
これからスパイキングニューラルネットワークを始める人へ3 : シナプスについて
スパイキングニューラルネットワークについて日本語の資料が少ないと思ったので、あんまり詳しくない人に向けて関連情報をまとめてみようかと思います。(説明の記事はいっぱいあるけど、実践的な内容が少ない)
なるべく簡単にまとめようと思いますが難しかったらコメントくだせぇ。
この記事だけでも、内容がわかるようにはしてますが、一応前回からの続きです。↓
これからスパイキングニューラルネットワークを始める人へ2 : ニューロンモデルの実装 - オープンメモ置き場
※注意：この記事は公開しながら編集していますので、ところどころ変かもしれないですが、よろしくです。
シナプスってなんだ
シナプスはニューロンとニューロンの接続部分です。
ニューロンは他のニューロンと信号のやりとりをしていると言われており、そのやりとりがまさに行われている場所がシナプスなのです。
あるシナプスに対して、そのシナプスを通じて信号を送るニューロンをシナプス前細胞、信号を受け取るニューロンをシナプス後細胞と呼びます。自分はそれぞれ、プリシナプティックニューロンとポストシナプティックニューロンと呼んでいます。
ここら辺は人に口で伝えるときには苦労します。シナプスが隙間の概念であることが原因ですかね。
前とか後ろとか自分でもこんがらがってくると思うので、しっかり覚えといてください。
シナプスはその特性によって主に2種類に分けられます。それが、化学シナプスと電気シナプスです。2つが混在する混合シナプスってのもあるらしいですけど、それは正直あまり出てこないのでよくわからないです。
電気シナプス
電気シナプスはギャップジャンクションとも呼ばれます。
ニューロン同士がくっついているイメージで、穴みたいな感じだと思うと分かりやすいです。
方向無しにニューロン同士の信号のやりとりが行われますので、シナプス前細胞とかの考え方は適応されないです。たぶん。
人間とかの脊椎動物の脳にはあんまりないことと、可塑性がない(？)ことが原因かと思います。
無脊椎動物の線虫とかの神経系のシミュレーションなど、どちらかと言うと生物学的に妥当なモデルであることが求められているときに登場する感じですかね。
電気シナプスの名前の通りニューロン同士の膜電位が直接影響しあいます。
まぁ存在だけ覚えておいてください。
シナプス可塑性！
というわけで、シナプスにはいくつか種類があるらしいんですが、シミュレーションするのは化学シナプスです。
以下、シナプスと言うときは全部化学シナプスです。
まず、シナプスは可塑性を持ちます。
可塑性とは難しい言い方をしてるだけで、変化することと、その変化した結果が変わらず保存されることを意味します。
シナプスはニューロンの間をつないでいます。
そして、シナプスを通って、電流が流れることで、ニューロン同士の信号のやりとりが行われます。
この電流の強さはシナプスの結合強度、つまりそのシナプスがどれだけ2つのニューロンを強く結び付けているかで変化します。
この結合強度の変化が可塑性と呼ばれるものです。
結合強度が変化する、可塑性はその時間的な特性で2種類存在します。
それが、長期可塑性(Long term plasticity と短期可塑性(Short term plasticity)です。
順番に説明していきます。
長期可塑性
長期可塑性は、結合強度の変化が長い時間保持される可塑性です。
シミュレーションでは、変化がなければ、ずっと変わりません。
「学習」とか、言うときは全部これです。つまり、変化したら変化しっぱなしです。
短期可塑性
ヘブ則
学習法則の分類 - 何を変数として扱うか
レート
電圧
タイミング
波形
- LCP
- STDP
