TensorFlow Quantum
# A hybrid quantum-classical model. model = tf.keras.Sequential([ # Quantum circuit data comes in inside of tensors. tf.keras.Input(shape=(), dtype=tf.dtypes.string), # Parametrized Quantum Circuit (PQC) provides output # data from the input circuits run on a quantum computer. tfq.layers.PQC(my_circuit, [cirq.Z(q1), cirq.X(q0)]), # Output data from quantum computer passed through model. tf.keras.l
ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:4章 - Qiita
はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の4章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 （このメモの他の章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / まとめ） 4章 ニューラルネットワークの学習 この章はニューラルネットワークの学習についての説明です。 4.1 データから学習する 通常は人が規則性を導き出してアルゴリズムを考え、それをプログラムに書いてコンピューターに実行させます。このアルゴリズムを考える作業自体もコンピューターにやらせてしまおうというのが、機械学習やニューラルネットワーク、ディープラーニングです。
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
A Description of the Camellia Encryption Algorithm
注意： 論理左シフト演算は、無限データ幅で行われる。 MASK8、MASK32、MASK64 および MASK128 の定数値は、以下のように定義されている。 MASK8 = 0xff; MASK32 = 0xffffffff; MASK64 = 0xffffffffffffffff; MASK128 = 0xffffffffffffffffffffffffffffffff; 2.2. キー・スケジューリング部分 English Camellia のキー・スケジューリング部分では、KL と KR の 128 bit 変数が以下のように定義されている。128 bit キーに関しては、128 bit キーである K が KL として使われ、そして、KR は、0 となっている。192 bit キーに関しては、キー K の左端 128 bit が KL として使われ、K の右端 64 bit と、
コンピュータが視る高円寺: 高円寺に似てる街は？ - 高円寺を愛するひとへ、ビビッと通電！高円寺のWEBマガジン【Concent】
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ベクトル量子化 - Wikipedia
ベクトル量子化（ベクトルりょうしか、英: Vector Quantization, VQ）は連続空間に存在するベクトルを有限個の代表ベクトルへ離散化する操作である。すなわちベクトルを入力とする量子化である。 通常の（スカラー）量子化は連続値を有限個の代表値へと集約する。例えば標本化したアナログ音声信号の各サンプルを、最も近いビット/デジタル符号に置き換える。サンプルと代表値はともに1次元/スカラーである。 これに対してベクトル量子化はN次元空間内のベクトルを対象として量子化をおこなう。例えばステレオ2chの信号を各チャンネルごとでなく左右セット (=2次元ベクトル) で扱い、このベクトルをまとめて有限個の代表値へ符号化する。ベクトル単位での量子化であることからベクトル量子化と呼ばれる。
Margin classifier - Wikipedia
In machine learning (ML), a margin classifier is a type of classification model which is able to give an associated distance from the decision boundary for each data sample. For instance, if a linear classifier is used, the distance (typically Euclidean, though others may be used) of a sample from the separating hyperplane is the margin of that sample. The notion of margins is important in several
The rsync algorithm
Next: The problem The rsync algorithm Andrew Tridgell Paul Mackerras Department of Computer Science Australian National University Canberra, ACT 0200, Australia Abstract: This report presents an algorithm for updating a file on one machine to be identical to a file on another machine. We assume that the two machines are connected by a low-bandwidth high-latency bi-directional communication
プログラマが解くのに1時間かかる問題を機械学習に放り込む話 | ぱろすけのメモ帳
プログラマが解くのに1時間かかる問題を機械学習に放り込む話 By ぱろすけ on 4月 11th, 2012 皆様、 Twitter やら facebook で数カ月前に爆発的に拡散された以下の問題をご存知でしょうか。 ご存知の方が多いでしょうね。単に、イコールの左側の4つの数字の丸の数の合計がイコールの右側に等しい、それだけですね。とても簡単な問題です。ちなみに僕は解けませんでした。 これについて、昨日このようなエントリが投稿され、話題になっています。 プログラマが解くのに1時間かかるという問題が普通にプログラマな方法で5分で解ける話 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20120410 こりゃあ炎上するでしょうねえ。だって、プログラマも何も関係なく、ふつうに問題を解いているのですから。 先ほどのエントリでは、イコールの左側の数値は変数であり、それを足しあわ
情報系修士にもわかるダブル配列 - アスペ日記
最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから
自動微分 ≪フォワード・モード≫ - d.y.d.
23:21 11/12/22 今年読んだ面白コンピュータサイエンス論文紹介カレンダー 第 n (1<n) 週目モードです。 ☆ 「難しい問題」 ☆ 「名のない関数」 ☆ 「演算のせいしつ」 「難しい問題」 [5] R. Impagliazzo and L. A. Levin. "No Better Ways to Generate Hard NP Instances than Picking Uniformly at Random." FOCS 1990. ランダム生成に興味があります。 パズルゲームを作りました。 さて、手強い難易度の面データを無限にランダム生成するにはどうすればいいだろう。 プログラミングコンテストの問題を作りました。 さて、自動チェック用のテストデータをランダム生成するにはどうすればいいだろう。 適当なランダム生成では、簡単なケースばっかり作られてしまい 嘘解法 に突
フーリエ変換とラプラス変換
フーリエ変換、ラプラス変換 フーリエ変換とは、ある任意の時間信号を周波数領域で表したものです。 フーリエ変換論をまくしたててやろうかとも思ったんですが、多分誰も読まないので、端折って、回路に使う解説とします。 数学的には、フーリエ変換はアダマール変換等と同じ仲間で、直交変換に属します。 フーリエ変換はフーリエによってつくられ、シュヴァルツによって開花しました。 ここでは、数学的厳密さは完全に無視して、「物理的イメージ」 フーリエ変換でいきたいとおもいます。 もし、厳密な意味を知りたければシュヴァルツの本でも読んで下さい*。 「超関数論」（1951）。 日本語訳：岩村他訳「超関数の理論」（岩波書店） 数学的厳密さを無視しているのは、厳密にすればするほど、既に解っている人にしか解らないシロモノになるからです。 例えば、厳密に表現したら、 「フーリエ変換の定義 （１）式が存在するためにはコーシー
Wikipedia (JP) - フーリエ変換（Fourier transform）
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "フーリエ変換" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2013年2月) 上は時間領域で表現された矩形関数f(t)（左）と、周波数領域で表現されたそのフーリエ変換f̂(ω)（右）。f̂(ω)はSinc関数である。下は時間遅れのある矩形関数 g(t) と、そのフーリエ変換 ĝ(ω)。 時間領域における平行移動 (ディレイ)は、周波数領域では虚数部の位相シフトとして表現される。 数学においてフーリエ変換（フーリエへんかん、英: Fourier transform、FT）は、実変数の複素または実数値関数を、別の同種の関数fに写す変換で
The faster-than-fast Fourier transform
The Fourier transform is one of the most fundamental concepts in the information sciences. It’s a method for representing an irregular signal — such as the voltage fluctuations in the wire that connects an MP3 player to a loudspeaker — as a combination of pure frequencies. It’s universal in signal processing, but it can also be used to compress image and audio files, solve differential equations a
30分でわかる高性能な圧縮符号vertical code - EchizenBlog-Zwei
検索エンジンの転置インデックスなどデータ列を小さいデータサイズで持たせたい、という状況がある。こういう場合圧縮符号を使うのが一般的でunary符号やgamma符号、delta符号など様々な種類がある。 圧縮符号の中でイチオシなのがvertical code(vcode)。これは岡野原(@hillbig)氏によって提案された圧縮符号で単純な仕組みでdelta符号並の性能を誇っている。 本記事ではvcodeのポイントを絞って30分でわかるように解説してみる。 vcodeは本棚に本を並べる作業を連想すると理解しやすい。本棚は予め高さが決まっているので全ての本が入るような本棚を用意する。つまり というようなものを想像する。 この本棚は8冊の本が並んでいるが左から5冊目の本が他よりも背が高い。このため5冊目の本に合わせて背の高い本棚が必要になる。だが他の本は5冊目の本ほどに背が高くないので、5冊目が
Lock-freeとWait-freeアルゴリズム - Wikipedia
Lock-freeとWait-freeアルゴリズムとは、共有データにロックをかけてアクセスを防ぐアルゴリズムとは違い、複数のスレッドが同時並行的に、ある対象データを壊すことなしに読み書きすることを可能にするアルゴリズムである。Lock-free とはスレッドがロックしないことを意味しており、全てのステップにおいてシステムが必ず進行する。これはLock-free ではミューテックスやセマフォといった、排他制御のためのプリミティブを使ってはならないことを意味する。なぜならロックを持っているスレッドの実行が中断した場合、全体の進行を阻止しうるからである。Wait-free とは、他のスレッドの動作に関係なく、スレッドがいかなる操作も有限のステップで操作を完了させられることを指す。あるアルゴリズムがLock-freeであるがWait-freeでないことはありうる。Wait-free なアルゴリズム
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Independent component analysis - Wikipedia
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