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2013年1月9日のブックマーク (3件)

  • ウェーブレット木の世界 - Preferred Networks Research & Development

    岡野原です。ウェーブレット木の解説を統数研チャンネルにて行いました。 統数研チャンネル(プレミアム会員ならしばらくタイムシフト視聴可能)。 ウェーブレット木は万能のデータ構造であり、系列データ、全文検索、グラフ、二次元情報、フィンガープリントなど様々なデータに対して多くの操作をサポートします。 解説では大規模データの背景、ウェーブレット木の作り方、使い方、様々なデータへの適用、最前線(ウェーブレット行列)などを紹介しています。解説は拙著「高速文字列解析の世界」とあわせてみていただけたらと思います。

    ウェーブレット木の世界 - Preferred Networks Research & Development
  • 【まとめ】これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツール 100超 - Qiita

    2019/06/11追記: これは2012年の投稿です。なぜかはてなブックマークで拡散されていますが、内容は時代にそぐわなくなったものもあるのでご注意ください。 これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツールのコメントに寄せられたツールを分類分けしてみました。 解説は、ほぼコメントに寄せられた内容のコピペです。 URLのみの記述は公式サイト(か、ほぼ公式サイトと化しているサイト) 公式サイトとは別に、ページタイトルだけでツールを説明しきっているページへのリンクも付けておきました。類似ページが複数ある場合は、はてブのブックマーク数が多いものを選びました。 知らないツールもあるので、分類がいいかげんなところもあると思います。何か気づいたらコメントください。 解説が不十分なツールについても、補足(コピペで文に取り込める体裁だとありがたい)を頂けると助かります! 元ネタの投稿は現在進

    【まとめ】これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツール 100超 - Qiita
  • Deep Learning の概要 - Sideswipe

    はじめに 去年の 機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 で、Deep Learning の概要について発表させていただきました。誘っていただいた @07c00 さん、ありがとうございました。 Deep learning from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください(注:Auto Encoder と DBM をごっちゃに説明しているので正しくありません、そのうち直します)。 Deep Learning とは Deep Learning は、ニューラルネットワーク*1のひとつで、5層とか10層とか、従来の手法ではうまく学習できなかった深い層の学習をうまくできるようにしたアルゴリズムです。 Deep Learning が目指したところ 入力に近い層では、単純な特徴抽出しかできませんが、それらの重み付け和をとると表現能力が上がります。それをさらに上位の層に入力し

    Deep Learning の概要 - Sideswipe