フレームワークに頼らずVulkanで畳み込みニューラルネットワークを実装する方法を解説します これは2019年7月20日に行われた 第15回 カーネル/VM探検隊 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/kernelvm_20190720_samples
フレームワークに頼らずVulkanで畳み込みニューラルネットワークを実装する方法を解説します これは2019年7月20日に行われた 第15回 カーネル/VM探検隊 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/kernelvm_20190720_samples
はじめに Qiitaには初投稿となります。よろしくお願いします。 毎年この時期になると、ボージョレ・ヌヴォーがニュースに取り上げられ、その度に例のコピペが話題になります。あれを元に、何年産がおいしい年なのかというランキングを作ろうとした人は、多いのではないかと思います。しかし、難しいのですね。1位は分かるにしても、それ以下の順位を出そうとすると情報の不足に突き当たります。 一応、グラフ化している人もいるようですが、もう少し定量的にやりたい。しかし全ての情報が与えられているわけではない。となれば、こういうときはベイズ推定でしょう、というわけでやってみました。 分析の準備 使用したコピペ まずは、参考にしたコピペです。 95年「ここ数年で一番出来が良い」 96年「10年に1度の逸品」 97年「1976年以来の品質」 98年「10年に1度の当たり年」 99年「品質は昨年より良い」 00年「出来は
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Mission: Expression » 2019 Examples to Compare OCR Services: Amazon Textract/Rekognition vs Google Vision vs Microsoft Cognitive Services 2019 Examples to Compare OCR Services: Amazon Textract/Rekognition vs Google Vision vs Microsoft Cognitive Services linkIntroductionWe're building a note app that will surface images+documents in full-text search, so it needs to do OCR as well as possible. Prefe
LightGBM の学習率は基本的に低い方が最終的に得られるモデルの汎化性能が高くなることが経験則として知られている。 しかしながら、学習率が低いとモデルの学習に多くのラウンド数、つまり計算量を必要とする。 そこで、今回は学習率を学習の過程において動的に制御するコールバックを実装してみた。 きっかけは以下のツイートを見たこと。 validation scoreをモニタリングして、lr=0.1で限界に達したらlr=0.01に下げる、みたいなことやったら面白い気がする。誰かcallback使って実装して欲しい https://t.co/iaG6rNo1t5— mamas (@mamas16k) 2019年7月17日 なるほど面白そう。 下準備 使用するライブラリをあらかじめインストールしておく。 $ pip install lightgbm seaborn scikit-learn 学習率を動
ユニコーンを目指すスタートアップのパフォーマンス改善 木村和貴氏(以下、木村):ありがとうございます。それでは準備ができましたので、三木さんよろしくお願いいたします。 三木明氏(以下、三木):はい、よろしくお願いいたします。僕がパワーポイントでのマウス操作が超苦手なので、今日は「GitPitch」を使わせていただいています。「Performance Hack 101」ということで、パフォーマンス改善方法を自己紹介ついでに話したいと思います。よろしくです。こんちわーす! 会場:こんちわーす! 三木:あざーす! みなさんのパフォーマンスが高いので、この時間に来れるってすばらしい。 僕はRepro(リプロ)の三木っていいます。左を見ていただくとわかるけど、スタートアップを立ち上げたり、いろいろと失敗したりしているいわゆるスタートアップおじさんです。今Reproの創業者兼CTO、VPoEをやってい
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