計算量の人気記事 26件 - はてなブックマーク

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計算量の検索結果1 - 26 件 / 26件

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計算量に関するエントリは26件あります。プログラミング、アルゴリズム、 algorithm などが関連タグです。人気エントリには『できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記』などがあります。

できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記
- 791 users
- rsk0315.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2021/10/14
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の参考文献にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよその関数のオーダーについての議論がよく行われるよオーダーを上から抑えるときは $O$、下から抑えるときは $\Omega$ を使うよオーダーを上下両方から抑えたいときは
Google創業者のセルゲイ・ブリン氏はGoogleで今も「ほぼ毎日」働いており、計算量の増加をカバーできるほどアルゴリズムの改善が進んでいると語る
- 56 users
- gigazine.net
- テクノロジー
- 2024/09/12
1998年にラリー・ペイジ氏とともにGoogleを創業したセルゲイ・ブリン氏は、2019年にGoogleの社長を退任しました。しかし、アメリカ・ロサンゼルスで開催された「All-In Summit」の中でブリン氏は「ほぼ毎日」Googleで働いていることや、近年のAI技術の進歩について語っています。 In conversation with Sergey Brin | All-In Summit 2024 - YouTube Sergey Brin says he's working on AI at Google 'pretty much every day' | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/09/10/sergey-brin-says-hes-working-at-google-pretty-much-every-day-on-ai/
- 人生
- Google
- あとで読む
- ビジネス
- 仕事
「二分決定グラフ」の演算にかかる最悪時間計算量を証明～計算機科学分野の数十年来の未解決問題を解決～ | ニュースリリース | NTT
- 51 users
- group.ntt
- テクノロジー
- 2025/02/20
◆二分決定グラフは集合の集合を圧縮して表現することができるデータ構造です。これまで最悪時間計算量が未知であった二分決定グラフの多数の演算について、入力のサイズに対して演算の実行に指数的に時間がかかる事例が存在することを示しました。 ◆本発見は今後二分決定グラフを用いた応用において、正しく計算量を見積もるのに役立ちます。 ◆計算機科学に関する著名な教科書であるThe Art of Computer Programming（TAOCP）の記述の誤りを指摘するものであり、研究チームからの修正案が承諾され改訂予定です。日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）は、論理関数を表現する著名なデータ構造である二分決定グラフにおける長年の未解決問題を解決しました。二分決定グラフは集合族（※1）、つまり集合の集合を表現するデータ構造として、回路設計や通信ネット
アルゴリズムと計算量 - 「プロになるJava」ボツ原稿 - きしだのHatena
- 47 users
- nowokay.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2022/04/27
「プロになるJava」ボツ原稿、今回は「13章処理の難しさの段階」に入れようと思っていた、「アルゴリズムと計算量」の話です。こういう話題でよくでる「こんな難しいプログラム組まないのでは？」という疑問についても最後にまとめています。プロになるJava―仕事で必要なプログラミングの知識がゼロから身につく最高の指南書作者:きしだなおき,山本裕介,杉山貴章技術評論社Amazon アルゴリズムと計算量ここまでいろいろな処理の計算手順について紹介しました。こういった計算手順のことをアルゴリズムといいます。同じ処理をするアルゴリズムはいろいろ考えられます。そのとき気になるのは実行性能の問題です。ただ、実行性能はコンピュータによってクセがあるので、アルゴリズムそのものについてを考えるときにはそういったクセを取り除いて考えたいものです。そこで、アルゴリズムの性能について考えるときに

「二分探索の計算量も分からんヤツw」とマウントを取られた時に見るメモ - 空の箱
- 29 users
- blog.inorinrinrin.com
- テクノロジー
- 2025/02/04
本当の本当にただの自分向けのメモです。メモだけど、見られて困る内容じゃない。なら、他の人も見れる方がよい。そんな思考でブログにしている。書くのはSNS界隈では定期的にマウント取りに使われる*1二分探索の計算量について。定期的に忘れてはいちいち理屈から考えるを繰り返している*2ので、もうメモにしておくことにする。ちなみに結論だけ言うと二分探索の計算量はだ。指数と対数二分探索の計算量を考えるにあたってこれが必要。いや、それ抜きにしても指数対数は重要なんだがそれはおいておき…なんで指数と対数が出てくるかというと、二分探索の計算量は対数的に増加するからだ*3。そして対数を説明するにはセットで指数を説明する必要がある。なのでこの順番で説明する*4。それぞれひとことで説明するとこんな感じ。さすがに指数は分かるだろう。が、普段意識しない対数は忘れがち。指数 = xをk回かけたらnになる。n =
- programming
- あとで読む
数列と近似と計算量｜のみもの@ミラティブ
- 23 users
- note.com/n0mimono
- テクノロジー
- 2022/12/01
結論を述べる。ソフトウェアエンジニア、特に高負荷環境のゲームエンジニアやバックエンドエンジニアにとって有用な教養となる。数列数の列数が並んでいるものを数列（numerical sequence）という。 $$ 1,5,5,6,3,4,2, \cdots $$ 適当に並べたが数は自然数でも実数でも複素数でもなんでも良い。適当に並べるとあまり意味がないので、この数列に何らかの法則性がある場合を考える。等差数列「1年目の預金が5万円、2年目から毎年3万円預金し続けた場合、7年目の預金額は？」。書き出してみよう。 $$ 5,8,11,14,17,20,23\cdots $$ 答えは$${23}$$。では、書き出さないで求める方法は？おそらく脳内でこういう計算をしたと思う。 $$ 5 + 3 * (7 - 1) = 23 $$ これを抽象化する。$${n}$$番目の値を$${a_n}$$と定義す
- 数学
- あとで読む
- -
Google Colaboratory Pro／Pro＋が2022年9月29日からクレジット制に移行、計算量上限が透明化＆追加購入が可能に
- 15 users
- gigazine.net
- テクノロジー
- 2022/08/31
Google Colaboratory(Google Colab)は、Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているサービスで、ローカルにインストールすることなくPythonや機械学習の環境を構築できます。このGoogle Colabの有料版であるGoogle Colab Pro／Pro＋におけるGPUの使用量がクレジット制に移行するというメールが運営から送られてきたと、ソーシャルニュースサイトのHacker Newsに投稿されて話題となっています。 Google Colab Pro is switching to compute credits | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=32656200 機械学習や深層学習の演算にはGPUが使われますが、Google Colabでは基本無料でGPUを使った計算が可能です。ただ
アニメーションでみるアルゴリズムの計算量 - Qiita
- 13 users
- qiita.com/S4nTo
- テクノロジー
- 2023/03/20
はじめにこの記事では基本的なアルゴリズムの一つである、ソートアルゴリズムを例にとってアニメーションを使って、アルゴリズムの計算量をみることを目的としています！アルゴリズムを勉強していく中で、計算量という言葉を目にすることが多いと思います。しかしながら、計算量について実際に、アルゴリズムごとでどの程度違うのか、ということは直感的に分かりにくいと思います。そこで！直感的に分かりやすいように、ソートアルゴリズムをこのようにアニメーションを使って可視化させてみたので、勉強の参考であったり、通勤中の暇つぶしなどに活用してみてください！アニメーション例（クイックソート）↓ 最初に計算量について解説するので、アニメーションだけ見てみたいという方は実際に比較してみる全体比較をご覧ください！ソートアルゴリズムについてソートアルゴリズムとは、名前の通り「ソート（並び替え）」を行うアルゴリ
競技プログラミングをしなくても知っておきたい計算量のはなし
- 12 users
- zenn.dev/suzuki_hoge
- テクノロジー
- 2021/12/14
これはミライトデザイン Advent Calendar 2021 の 14 日の記事です最近ふぐひれ酒が飲みたくて仕方ないほげさん ( zenn ) です今日は計算量について超ゆるふわに紹介してみようと思います「競技プログラミングとかやらんし」「Web サービス作るのにいらんし」などと思った方！大量リクエストの対応やバッチ処理など、案外役に立つかもしれないですよ！どういうときに計算量を考えるか計算量とは、処理の効率などを示す尺度のことですこの記事では処理時間についてのみ紹介しますまずはサンプルコードと実行結果を見ながら、代表的なケースとインパクトを見てみましょうデータ構造をちょっとだけ気にするロジックをちょっとだけ気にするアルゴリズムをちょっとだけ気にするの三本立てでサクサクいきますよケース 1: データ構造をちょっとだけ気にする最後の要素を取得するのは、配
DFSとBFSの計算量は違う - Qiita
- 6 users
- qiita.com/assy0000
- テクノロジー
- 2022/08/30
はじめにこの記事は Qiita Engineer Festa 2022「アルゴリズム強化月間 - 楽しいアルゴリズムの世界を紹介しよう -」に向けて書いた記事です。 DFSとBFSの計算量は違うという話をしますが、この内容の日本語の記事は多分どこにもないと思うので、企画の賞選出基準の「記事のオリジナリティ」はあるかなと思います。メインの部分は以下の2つの論文の結果となります。 A model classifying algorithms as inherently sequential with applications to graph searching Depth-first search is inherently sequential また、次の本も参考にしました。 Limits to Parallel Computation: P-Completeness Theory t
Webパフォーマンスの時間計算量を左右するHTMLのDOMツリー | PerfData
- 5 users
- perfdata.jp
- テクノロジー
- 2023/04/23
DOMツリー最適化でブースト！高速・効率的なWebページへの鍵を握ろう 2023年4月24日著者: 竹洞陽一郎はじめに今回は、Webパフォーマンスの基礎となる、HTMLの解析において特に重要なDOMツリーについて解説します。 HTMLのDOMツリーは、多くの人が用語として知っているでしょう。しかし、木構造の複雑度がCSSやJavaScriptなどの後続処理の時間計算量に大きな影響を与えることについて、十分理解している人は意外と少ないかもしれません。この記事では、DOMツリーがどのように構築され、その複雑度がWebパフォーマンスにどのような影響を及ぼすかを説明します。また、効果的なDOMツリー最適化の方法や、それによって得られる恩恵についても触れていきます。 Web開発者は、これらの知識を活用して、より高速で効率的なWebページを提供することができるでしょう。今回の記事で扱
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エラトステネスの篩の計算量を実験で確認する - Qiita
- 5 users
- qiita.com/Mopepe51
- テクノロジー
- 2021/02/05
はじめにエラトステネスの篩とは、$n$ 以下の自然数について素数判定表を生成するアルゴリズムです。計算量 $O(n\log\log n)$ で1予め表を生成してしまえば $1<k\le n$ の範囲の整数は定数時間で判定が行えるので、一定の範囲の整数について大量に素数判定を行う場合（素数の個数を数える、素因数分解を行うなど）は個々の数を素数判定するのに比べ非常に高速になります。しかし、この $O(n\log\log n)$ という計算量は素数の逆数の総和が $O(\log\log n)$ に漸近していくという定理を用いているなど、かなり非直感的です。本記事では計算量の実験的な確認を行うとともに他のアルゴリズムとの比較を行いました。2 手法エラトステネスの篩のPythonによる実装エラトステネスの篩の基本的なアルゴリズムは擬似コードで以下のように書けます。
ソースコードを見て計算量を下から抑えるのは怪しいという話 - えびちゃんの日記
- 5 users
- rsk0315.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2023/09/18
競プロ er はよく計算量の見積もりをします。「これこれの計算量は $O(\dots)$ なので十分高速である」といった具合で上から抑えることが多いです。また、「これこれの計算量は $\Omega(\dots)$ なので TLE しそう」といった具合で下から抑えることもしばしばあります。 note:「これこれの計算量は $O(2^{2^n})$ なので TLE しそう」といった記号の使い方（$O$ で下から抑えようとする）は、不正確な用法なので気をつけましょう。知らずに使っていた人はちゃんと勉強しましょう。「下から抑える」について下から抑えるというのは、見積もりたい値はこれ以上であるという値（下界かかいと呼ばれます）を求めるという意味の言い回しです。ある $a$ を使って $a\le x$ と書けたら「$x$ は $a$ で下から抑えられる」と言います。逆に、$x\le b$
- プログラミング
難しい問題が解けるOpenAI o1、生成AIの次なる競争は「推論の計算量」
- 4 users
- xtech.nikkei.com
- テクノロジー
- 2024/09/20
米OpenAI（オープンAI）が2024年9月12日（米国時間）にリリースした「OpenAI o1」は、科学やコーディング、数学に関する難しい問題が解けるAI（人工知能）だ。AIに新しい競争軸をもたらす存在になりそうだ。これまで大規模言語モデル（LLM）には、機械学習モデルのサイズやトレーニングに投入する計算量、トレーニングデータの量を大きくすればするほど性能が向上する「スケーリング則」が働くことが知られていた。それに対してo1においては、モデルの推論に投じる計算量が大きければ大きいほど、より難しい問題が解けるようになるという新たな「法則」が示されている。 GPTとは異なる「新シリーズのLLM」オープンAIが新たに追加したo1は、論理的思考（reasoning）を強化した新しいLLMである。ChatGPTに使われているLLMであるGPT（Generative pre-trained t
読書: 計算量とマスター定理 • masu-mi's blog(dirty pages)
- 4 users
- blog.masu-mi.me
- テクノロジー
- 2020/07/25
読書: 計算量とマスター定理マスター定理の意味を押さえたい。周辺を整理して押さえた上で漸近計算量の見積もりをやれるようになりたい。マスター定理は分割統治法による時間計算量を求める定理です。分割統治法では下のような漸化式が出てくることがしばしばある。 T(n)={aT(n/b)+f(n)if n>n0cif otherwisefor ∃c,n0,a≥1,b>1 \begin{aligned} T(n) = & \begin{cases} aT(n/b) + f(n) &\text{if } n > n_0 \\ c &\text{if otherwise} \end{cases} \\ & \text{for } \exists c,n_0,a \ge 1, b \gt 1 \end{aligned} T(n)={aT(n/b)+f(n)cif n>n0if otherwisef
- algorithm
Sparse Transformers：入力シーケンスの長さによる計算量増加問題への革新的なアプローチ
- 3 users
- ai-scholar.tech
- テクノロジー
- 2023/09/08
3つの要点 ✔️ Attentionのレイヤー毎の特徴を再現することで，計算量の削減を達成 ✔️ Sliding Window Attenion、Dilated Sliding Window Attention、Global Attentionという3つのAttentionを使ってTransformernの計算量を削減した ✔️ 計算量を削減しただけではなくて，当時のSOTAを達成している． Generating Long Sequences with Sparse Transformers written by Rewon Child, Scott Gray, Alec Radford, Ilya Sutskever (Submitted on 23 Apr 2019) Comments: Published on arxiv. Subjects: Machine Learning (c
[深層学習]4000倍早いTransformer, Self-Attentionの計算量がO(n^2)からO(n)になった[論文解説] - Qiita
- 3 users
- qiita.com/Yosemat1
- テクノロジー
- 2021/07/23
Attentionを爆速にした論文Transformers are RNNsを解説こんにちはYosematです！今回は長いこと計算時間が問題になっていたAttentionが爆速になってしまったという論文Transformers are RNNsを解説していきます。今後も論文解説を続けていきますのでぜひTwitterとQiitaをフォローしてください！モチベ上がります！忙しい人向け Attentionの計算に内積を使うのをやめてカーネル関数を使う Self-Attentionの計算オーダーが**$O(n^2)>>O(n)$**になった計算は爆速になったけどパフォーマンスはcompetetive! Attention Transformerでお馴染みのAttention。最初は自然言語の王様でしたが、最近は画像の認識や生成タスクでも猛威を奮っている様子で、次世代のDNNの基本的な構成
計算量オーダーの求め方を総整理！〜どこから log が出て来るか〜 - Qiita
- 3 users
- qiita.com/drken
- テクノロジー
- 2021/03/08
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。今回は計算量オーダーの求め方について書きます。 0. はじめに世の中の様々なシステムやソフトウェアはアルゴリズムによって支えられています。Qiita Contribution ランキング作成のために用いるソートアルゴリズムのような単純なものから、カーナビに使われている Dijkstra 法、流行中のディープラーニングに用いられている確率的勾配降下法など、様々な場面でアルゴリズムが活躍しています。アルゴリズムとはどんなものかについて具体的に知りたい方には以下の記事が参考になると思います: アルゴリズムとは何か～文系理系問わず楽しめる精選 6 問～アルゴリズムを学ぶと $O(n^2)$ や $O(n\log{n})$ や $O(2^n)$ といった計算量オーダーの概念が登場します。こうした記法を見ると
ビル・ゲイツ氏も注目のInflection、GPT-4に匹敵する新モデル「Inflection-2.5」をリリース STEMで高い性能、計算量は40％に抑制 | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア
- 3 users
- ampmedia.jp
- テクノロジー
- 2024/04/16
ディープマインドの共同創業者であるムスタファ・スレイマン氏とリンクトインの共同創業者であるリード・ホフマン氏が設立したInflection AIが、新たな基盤モデル「Inflection-2.5」を発表した。このモデルは、同社のチャットボット「Pi」に搭載され、OpenAIのGPT-4に匹敵する性能を発揮するとして注目を集めている。特にSTEM分野において大幅な性能向上を実現し、GPT-4の94％の性能をわずか40％の計算量で達成。また、GPT-4と同様にリアルタイムのウェブ検索機能を組み込むことで、最新の出来事に関する情報提供が可能となっている。昨年13億ドルの資金調達に成功し、ビル・ゲイツ氏も注目するInflection AIは、パーソナルで口語的な「共感力のある、有用で安全なAI」の構築を目指す。以下では、Inflection-2.5の性能と特徴をみていきたい。 Inflecti
AIは進化するごとに必要な計算量が増え、処理能力の限界で進化は頭打ちになる | スラド
- 3 users
- srad.jp
- テクノロジー
- 2020/08/03
AIや機械学習を使った技術の発展は著しいが、あまりにも必要な処理能力が多すぎて、発展は頭打ちになるのではないかという予測があるようだ（WIRED）。欧州のある大規模スーパーマーケットチェーンは、AIと顧客の購入する商品の傾向、天候や交通情報などのデータを使用して入荷する商品を選択し、在庫管理を行う手法をとっていた。結果、製品の廃棄率などを大幅に削減することに成功したという。しかし、導入したアルゴリズムは計算量があまりに多く、システムの維持コストが増えすぎた結果、導入を中断したという。クラウドコンピューティングのコストが下がるか、アルゴリズムの効率が大幅に改善するかしない限りは導入はできないという決断になったようだ。同様の問題は、あちこちで指摘されるようになっており、AI研究者は計算リソース不足の影響を感じ始めているとしている。
- AI
reallocによる配列拡張の償却時間計算量 - 豪鬼メモ
- 3 users
- mikio.hatenablog.com
- テクノロジー
- 2020/07/31
reallocを使ってメモリアロケーションのサイズを少しずつ伸ばしていく際に、償却時間計算量はO(N)になるだろうか、それともO(N^2)だろうか。結論としては、普通にやるとO(N^2)になる。ただし、セオリー通りにアプリケーション側で工夫するとO(N)にできる。性能テストをしてきちんと確認しておこう。長さが事前にわからない文字列や配列を扱うには、動的に領域を確保する必要がある。標準C言語にはreallocという関数があり、それは既存の確保領域を拡張することが可能である。これを使うと、既に確保してある領域の直後にまだ確保されていない領域があってそこを合わせて確保できる場合、領域の再確保をせずに、利用可能なサイズだけを増やしてくれる。それが不可能な場合、別の領域を確保してから既存の領域のデータをコピーして、古い領域は削除してくれる。C++のnew/deleteにはこの機能はない。同じ領域
AIの進歩は頭打ちに？このままでは「膨大な計算量」が壁になるという研究結果が意味すること（WIRED.jp） - Yahoo!ニュース
- 3 users
- news.yahoo.co.jp
- テクノロジー
- 2020/07/29
AIは囲碁の世界チャンピオンに勝利するなど、輝かしい実績を打ち立てている。しかし必要な計算量が非常に多いために、その進歩が妨げられようとしている。欧州のある大規模スーパーマーケットチェーンが、2019年の初めに人工知能（AI）を導入した。この企業はAIを使って顧客が毎日さまざまな店舗で購入する製品を予測し、コストのかかる製品廃棄の削減と在庫の維持とを両立させていた。大量の電力を消費するAIは、どこまで「地球に優しく」なれるのか売上を予測するためにこの企業は、すでに購入データとシンプルな統計的手法を使用していた。さらに、局地的な天気や交通状況、競合他社の動向といった追加情報に加えて、近年のAIの目覚しい進歩を加速させてきたディープラーニングを新たに導入したことで、エラーの数を75パーセントも削減したのである。これはまさに、わたしたちがAIに期待するインパクトのあるコスト削減効果だった
.NET 5におけるOrderBy(keySelector).First(predicate)の計算量が増える破壊的変更と、それから考える.NET 5の立ち位置 - Qiita
- 3 users
- qiita.com/RyotaMurohoshi
- テクノロジー
- 2020/12/25
.NET 5におけるOrderBy(keySelector).First(predicate)の計算量が増える破壊的変更と、それから考える.NET 5の立ち位置C#.NETLINQ.NETFramework.NETCore 『.NET 5は、.NET Core 3.1の次期バージョンであると同時に、.NET Framework 4.8の移行先でもある。』そんなことを.NET 5の破壊的変更リスト一覧にある「Complexity of LINQ OrderBy.First{OrDefault} increased」から感じました。この投稿では、その破壊的内容と背景を紹介します。破壊的変更の概要 .NET 5の破壊的変更である「Complexity of LINQ OrderBy.First{OrDefault} increased」の概要説明文は以下の通りです。 The impleme
pythonの文字列操作の計算量 - Qiita
- 3 users
- qiita.com/alkshmir
- テクノロジー
- 2023/04/16
pythonの文字列操作のうち、連結、先頭要素の削除、最後の要素の削除について計算量を検証してみました。これらの操作の計算量が$O(n)$であることを検証します。きっかけ ABC298 D問題にて、$N$回のループのなかで長さが$O(N)$の文字列の連結(一文字追加)を行なうと、TLEとなりました。文字列の代わりにcollections.dequeを使うと制限時間に間に合いました。今回の検証前は、pythonの文字列は双方向リスト的なもので実装されており、先頭と最後に一文字加える操作では$O(1)$でできるのではないかというイメージを持っていました(事実とは異なります)。 pythonの文字列はイミュータブル pythonの文字列はイミュータブルであり、文字列オブジェクトに対して他の文字列との連結や要素の削除を行うことはできません。オブジェクトが mutable かどうかはその型
- プログラミング
ソートアルゴリズム　計算量・特徴一覧
- 3 users
- www.tomotaku.com
- テクノロジー
- 2021/10/13
挿入ソート、バブルソート、選択ソートこの３つのソートは、「ソート済みの部分と未ソート部分に分ける」という共通方針がある。部分的に分けた後、どのように未ソート部分をソートしていくのかがそれぞれ異なる。 >>【図解】挿入ソート：アルゴリズム【C言語のサンプルコート付き】 >>【図解】選択ソート：アルゴリズム【C言語のサンプルコード付き】 >>【図解】バブルソート：アルゴリズム【C言語のサンプルコード付き】シェルソートシェルソートは、一定の間隔$n$だけ離れた要素からなる集合に対して、挿入ソートを繰り返し行うアルゴリズムである。 $n$は、最初は大きい値から始め、挿入ソートを繰り返すごとに小さくしていく。シェルソートの最悪計算時間は$O(n^2)$ であるが、最初からある程度整列されたデータに対して高速に動作するという特徴がある。マージソートマージソートは、配列を\(n
計算量を抑えながら長時間の録音にも対応できる音声認識手法の提案
- 3 users
- techblog.yahoo.co.jp
- テクノロジー
- 2021/12/16
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ヤフーの音声認識エンジン「YJVOICE」の研究開発を担当している藤田です。今回のブログでは、ヤフーにおける音声認識技術の研究開発の最新の取り組みを紹介します。具体的には、前回のブログでご紹介した新しい音声認識処理を、長時間の録音にも対応可能にした研究をご紹介いたします。長時間録音に対応するためには音声区間検出という処理が必要になるのですが、1つのモデルで音声区間検出と音声認識を処理可能な手法を提案し、従来法に比べて高い精度を短い処理時間で実現しました。なお、この研究は難関国際会議INTERSPEECH 2021に投稿し、採択されました。論文はこちらで公開されていますので、詳細が気になる方はぜひご覧ください。 Non
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