hnakamur's blog
2024-08-31 Apache Traffic Serverで400 Bad Reqeuestエラーが出る問題 2024-07-22 freenginxでAgeヘッダーの扱いが改善されました 2024-07-14 さくらのVPSでUbuntu 24.04をLUKSでディスク暗号化ありでインストール 2024-07-05 Vue.jsのアプリ開発でローカルの依存ライブラリを参照してデバッグログを追加する手順 2024-06-17 多段HTTPプロキシでのAgeヘッダ 2024-04-29 IncusのDebian 12コンテナでpingが遅かったのをsystemd-resolvedのLLMNRを無効にしたら解決 2024-02-10 ModSecurityについて調べた 2023-07-01 Embeddableなkey value storeについてのメモ 2023-04-03 LMD
CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、以下の記事の続きとして PyTorch で RMSProp のオプティマイザを実装してみる。 blog.amedama.jp 上記では PyTorch で Adagrad のオプティマイザを実装した。 Adagrad は学習率の調整に過去の勾配の平方和の累積を使っている。 このやり方には、イテレーションが進むと徐々に学習が進みにくくなってしまう問題がある。 そこで、RMSProp では学習率の調整に過去の勾配の平方和の指数移動平均を使っている。 これによって、徐々に学習が進みにくくなる問題を解決した。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 15.1 BuildVersion: 24B83 $ python -V Python 3.12.7 $ pip list | egrep -i "(torch|mat
NETBUFFALO
僕がブログを始めたのは、まだその頃珍しかった Java 言語で記述されたオープンソースの SNMP（Simple Network Management Protocol）ライブラリ SNMP4J（http://www.snmp4j.org）の詳しい説明をエントリすれば月間 100 万 PV ぐらい稼いで広告収入でアーリー・リタイアできるかもって考えたのがきっかけでした。 でも、結局・・・全然・・・そんなことにはならなくて、今もまだ（まあまあ）真面目に働いてます。 今日は SNMP マネージャーの開発や評価で必要になる SNMP エージェント・シュミレーターの１つ、snmposter を紹介をします。
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