ニューラルネットワークの動物園 : ニューラルネットワーク・アーキテクチャのチートシート(前編) | POSTD
新しいニューラルネットワークのアーキテクチャがその時々で誕生するため、それら全部を把握することは困難です。全ての略語を覚えようとすると、最初はその数の多さに圧倒されてしまうでしょう（DCIGNやBiLSTM、DCGANを知っている人はいますか？）。 そんなわけで、これらのアーキテクチャの多くを盛り込んだチートシートを作ることにしました。そのほとんどはニューラルネットワークです。しかし、中には全く異なるアーキテクチャも潜んでいます。どれも独特で目新しいアーキテクチャばかりですが、ノードの構造を描くことで基本的な関係が分かりやすくなってきます。 これらをノードマップとして描くことの問題点は、これらがどのように使われるかを明確に示していないという点です。例えば、変分オートエンコーダ（VAE）はオートエンコーダ（AE）と同じように見えますが、実際は訓練過程が全く異なりますし、訓練したネットワークの
neue cc - C#(.NET, .NET Core, Unity, Xamarin)用の新しい高速なMessagePack実装
と、いうものを作りました。MessagePackのC#版です。以前に作ったZeroFormatterのコードをベースに、バイナリの読み書きをMsgPackのフォーマットに差し替えたものになります。MsgPackのライブラリはすでにあるじゃん(MsgPack-Cli)！ってことなんですが、パフォーマンスにかなり差があります。 neuecc/MessagePack-CSharp JSON.NET（スタンダードで、豊富なAPIを持ってる）に対するJil（スピード特化、APIは必要十分はあるけれどJSON.NETほどではない）のようなものと思ってください。とはいえ、生のまま使っても問題は出ない（デフォルトのままで最高速が出るようにチューニングしてある）でしょうし、カスタマイズの口自体も十分用意してあります！詳しくは「拡張」の項で説明しますが、既に私自身が他のライブラリへの対応・インメモリデータベー
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