2017年1月15日付で10年弱勤めたKDDI/KDDI研究所を退職しました。 2007年4月入社だったので、あと3ヶ月でちょうど10年でした。 退職エントリー、読む側としては好きだったのですが、まさか自分が書くことになるとは思いませんでした。 なお、内容は思い出を振り返るチラ裏です。ポエムです。円満退社だと思っているので、残念ながら(?)旧所属をディスる内容とか過激表現は含まれません。 入社〜研修時代 研究所志望で新卒入社しましたが、KDDIは新卒で直接研究所採用をするルートはなく、どこに配属されるかは基本的に確約されません。 1ヶ月の全体研修の後、7月まで色々な部署で研修がありましたが、その中で、2ヶ月弱auショップで働くというなかなか貴重な経験をしました。その時は自分が使っていたW51CAをひたすらオススメして売ってました。 学生時代はネトゲ廃人でコミュ障だった私ですが、コミュ強な同
My last post showed how to use Dirichlet processes and pymc3 to perform Bayesian nonparametric density estimation. This post expands on the previous one, illustrating dependent density regression with pymc3. Just as Dirichlet process mixtures can be thought of as infinite mixture models that select the number of active components as part of inference, dependent density regression can be thought of
Abder-Rahman Ali is a PhD candidate in artificial intelligence at the University of Stirling, UK. He has extensive experience with machine vision applications for medical imaging. In 1895, the German physicist, Wilhelm Röntgen, showed his wife Anna an X-ray of her hand. “I have seen my death,” she said. Medical imaging broke paradigms when it first began more than 100 years ago, and deep learning
連続写像の空間に入れる位相としてコンパクト開位相が広く用いられています。これは基本的な構成の一つと言ってもいいと思いますが、位相空間論の初歩的なテキストでは軽くふれる程度の扱いが普通ではないかと思います。また、準開基により生成される位相として定義されるために、取り扱いが苦手だという声もよく聞きます。 コンパクト開位相の定義については、なぜそう定義すべきなのかピンと来ない人も多いと思います。そこで今回の PDF では、まず、関数空間の位相としてコンパクト開位相を用いる必然性を説明します。コンパクト開位相は定義域の空間が局所コンパクト Hausdorff 空間であるときに特に良い性質をもちますが、この局所コンパクト性も、ある意味で必然的な要請であることが証明されます。 コンパクト開位相による収束を実際に扱うためには、距離を用いる方法が便利な場合もあります。そこで、コンパクト開位相が距離化可能と
こんにちは。 今(僕の中で)話題沸騰中のベイズ統計用Pythonライブラリ Edward GitHub - blei-lab/edward: A library for probabilistic modeling, inference, and criticism. Deep generative models, variational inference. Runs on TensorFlow. を使って Bayesian DNN & Variational Inference をやってみましたので、その報告&コードの簡単な解説&感想をこの記事では残しておこうと思います。 前回の記事 mathetake.hatenablog.com で用意したHiggs粒子データセットを使って、分類器を作ろうと思います. ※Edwardってなんぞやって人は、公式Webまたは次の論文 [1701.037
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く