Unicornのソースコードを読む (Python編) | 一生あとで読んでろ
※Rackサーバの方のUnicornではない． はじめに UnicornはQEMUベースの軽量，マルチプラットフォーム・マルチアーキテクチャ・JIT対応のCPUエミュレータ．周辺機器をエミュレーションしないため用途は限られるが，GoやPythonなど複数言語のバインディングを備えている．現在システムセキュリティ分野で最も注目されているOSSのひとつと言っても過言ではなく，AsiaCCS 2016で発表されたROPチェーン解析ツールROPMEMUや，遺伝的アルゴリズムによってROPチェーンを自動生成するツールroperのバックエンドとして用いられたり，Unicornと同じように注目を集めているバイナリ解析ツールangrとの連携が進められたりと，一大コミュニティを形成しつつある． コンセプトの説明はBlack Hat USA 2015の発表スライドに譲るとして，ここではその利用方法と内部実装に
ニューラルネットと脳の違いが知りたくて | 一生あとで読んでろ
読書メモ． はじめに 人間の脳を模したニューラルネットの手法，深層学習ディープラーニングがめざましい成果を挙げている–といった謳い文句をよく目にする．だが機械学習の専門書を紐解いても出てくるのはロジスティック回帰のお化けばかり． われらがPRMLのニューラルネットを扱う章にはこうある． しかしながら，パターン認識という実際的な応用の観点からは，生物学的な現実性などは全く不要な制約である． – C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習 上』 (p.226) では，機械学習の文脈で言うところのニューラルネットと脳はどれほど異なっているのだろうか？ ニューラルネットと脳の違い 結論から言えば全然違うわけだが，ざっくり以下の三点から整理できる（と思う）： ニューロンのモデル ネットワーク構造 微分計算の手法 ニューロンのモデル 現在広く普及している多層パーセプトロンは，単純な差分方程式であるMc
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