第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門|Tech Book Zone Manatee
応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ
Go1.7からSSAが導入された - flyhigh
初めに Go 1.7がリリースされる。目玉の一つは、SSA-IRが導入されたことだろう。Go1.7でSSAが入るんだけど、SSAって何？と居酒屋で聞かれたことが本稿の発端だった。私の知識だけでは包括的な説明にならなかったので、いろいろ調べつつそれをまとめた。 以下、一般的な話ではなく、なるべくGoに絞って話を進めている（コンパイラのコードはは cmd/compile/internal/gc あたりにある）。より一般的な話は、参考文献等を示したのでそちらを参考にしてほしい。いろいろ調べて、Goに追加されたSSAについて知るべきことは、SSAが何か？よりも、SSA導入したGoがどうなったか、であると思った。 SSAとは何か SSA とは Static Single Assignmentの略だ。一つの変数への代入は一度しか行われてない事が確約できる形式のコードだ。この形式のコードは、最適化が行い
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