RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる~~~!?」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS 作者によるブログ 作者の方のブログにChainerのサンプルコードがあったので、それを元にTensorFlowで実装してみました。早く動かしたい!という方はこちらを見てみてください。 icoxfog417/tensorflow_qrnn (Starを頂ければ励みになります m(_ _)m) 本記事では、この研究のモチベーションとそのアプローチについ
オバマ大統領は12月2日、安全保障上の問題を理由に、中国企業による米国内の半導体メーカーの買収を阻止する大統領令を発した。ドイツの「アイクストロン」のカリフォルニア州の子会社を中国企業が買収しようとしていた。 中国では過去10年間、半導体が最大の輸入品となっている。年間の輸入額は約2,000億ドル(約22兆9,000億円)に達する。これは、世界の半導体供給量の半分に相当する量だ。ベイン・アンド・カンパニーによると、中国の半導体自給率は15%程度に過ぎず、貿易赤字額は石油を上回り最大だという。 中国政府は、半導体技術を米国や韓国、日本に依存する状況から脱却するべく2014年に1,500億ドル(約17兆2,000億円)を投じて、国産比率を現状の9%から2025年までに70%まで高める方針を打ち出した。そして6月には国有企業である清華紫光集団と武漢新芯集成電路製造(XMC)を統合させて、国内最大
なぜ宇宙から消えてしまったはずの反物質の観測が行われているのでしょうか。それは、宇宙の3割ほどを占める未知の物質である「暗黒物質」が互いに衝突したときに、反陽子などが発生するとされているからです。反ヘリウムは反陽子から構成されているため、検出されたものが反ヘリウムだった場合、暗黒物質が存在する証拠の一つになる可能性があります。 1995年にはCERNで反水素、2011年には米国のブルックヘブン国立研究所(BNL)で反ヘリウム原子核を作りだすことに成功しています。このように反物質は人工的には作製されてきましたが、自然界では検出されていませんでした。今後もさらにデータを集め、分析が行われていきます。 Image:NASA ■The First Five Years of the Alpha Magnetic Spectrometer on the International Space
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