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    masterq masterq "B木の置き換えでは、メモリ使用量を 最大 99% 削減し、最大 2.7 倍の高速化を実現しました。ハッシュテーブルの置き換えでは、ハッシュ衝突率を 最大 77% を削減しました。"

    2019/08/30 リンク

    mkusunok mkusunok こうした基礎技術にじゃぶじゃぶと要員を投入できるの素晴らしい

    2019/08/07 リンク

    keijak keijak ニューラルネットで大部分の入力を捌きつつエッジケースでは小さなB木やブルームフィルタにフォールバックして最悪時のコストを保証したり偽陰性を排除したりするハイブリッド構成。メンテコストは増えそうだが。

    2019/08/06 リンク

    tasukenosuke tasukenosuke Chromeのメモリ使用量も99%削減してくれ

    2019/08/05 リンク

    macj_jp macj_jp “ニューラルネットワークは計算リソースを大量に費やすフレームワークですので、(中略) 学習はニューラルネットワークを使い、推論は学習結果の最適モデルを用いることで、この問題を解決しました。”

    2019/08/05 リンク

    TequilaBancho TequilaBancho 面白い!!!!!

    2019/08/05 リンク

    ryunosinfx ryunosinfx 凄いな・・・これを逆手に取ると、生物内化学反応の演算が理解できたりとかしないのかな。

    2019/08/05 リンク

    natsutan natsutan こういうのもっと知りたい

    2019/08/05 リンク

    kazuph1986 kazuph1986 スゴスゴスゴ

    2019/08/05 リンク

    satorish satorish 書きました。このセッション、とってもおもしろかったので、たとえ僕の記事がだめでも(笑)原論文は読んでみてください。

    2019/08/05 リンク

    monzoup monzoup QCon レポートです。このセッションはとても面白かったのでオススメです。

    2019/08/05 リンク

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    Google はどうやって Deep Learning でメモリ使用量を 99% 削減したか。

    今回は、QCon NY 2019レポート(Day 1)で予告した ML for Data Systems セッションの参加レポートです...

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    • masterq2019/08/30 masterq
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