CNNの高速化: Winograd's Minimal Filtering - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
Winograd’s Minimal Filtering Algorithm では、入力とフィルタを元の空間における畳み込みが要素ごとの積となるような空間に変換し、要素ごとの積をとった後に逆変換することで畳み込みを行います。 このアルゴリズムを用いたとき、出力サンプル数 $m$、フィルタサイズ $r$ の畳み込み $F(m, r)$ に必要となる乗算回数 $\mu(F(m, r))$ は $m + r – 1$ となります。 また、変換と逆変換をネストすることによって2次元の畳み込みも行うことができます。その場合、出力サンプル数 $m \times n$、フィルタサイズ $r \times s$ の畳み込み $F(m \times n, r \times s)$ に必要な乗算回数 $\mu(F(m \times n, r \times s))$ は $(m + r – 1)(n + s –
レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita
1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
What are Diffusion Models?
What are Diffusion Models? 本記事はWhat are diffusion Models?を許可を得て翻訳したものです。Diffusion Modelの日本語の記事がまったくなかったので勉強がてら、翻訳してみました。誤訳や誤植などありましたらお知らせください。 Diffusion modelはとても新しいタイプの生成モデルで、どのような複雑なデータ分布でも学習することができ、なおかつその分布を解析的に評価することができます。 近年ではDiffusion modelは高精度な画像を生成でき、GANでSOTAなモデルより高い精度を達成しています。 これまでGAN、VAE、Flowといった生成モデルについての記事を書いてきました。どれも高いクオリティの画像を生成できますが、一方でそれぞれ個々の問題を抱えていました。GANは敵対的学習の構造そのものに、学習の不安定さと多様性
Mehryar Mohri -- Foundations of Machine Learning - Book
Download (official online versions from MIT Press): book (PDF, HTML). lecture slides. Hardcopy (MIT Press, Amazon). Errata (printing 1). Foundations of Machine Learning Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar MIT Press, Second Edition, 2018. Copyright in this Work has been licensed exclusively to The MIT Press, http://mitpress.mit.edu, under a Creative Commons CC-BY-NC-ND license.
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