numpyやchainerでのベクトル、行列、テンソルの積関連演算まとめ - verilog書く人
年末年始にテンソル積と格闘しわけがわからなくなったのでメモ。 numpyのいわゆる積と呼ばれるAPIには、 numpy.multiply, numpy.dot, numpy.vdot, numpy.inner, numpy.cross, numpy.outer, numpy.matmul, numpy.tensordot, numpy.einsumとまあ結構たくさんあります。 特にnumpyについてまとめますが、chainerやtensorflowで同名のAPIが存在する場合、numpyと同じインターフェイスで設計されていますのでほぼ同じ計算をします（はずです）。 コンテンツ 要素ごとの積(*,numpy.multiply) ベクトルの積(numpy.dot, numpy.vdot, numpy.inner, numpy.cross, numpy.outer) 行列積(numpy.matm
Approximating the Softmax for Learning Word Embeddings
On word embeddings - Part 2: Approximating the Softmax The softmax layer is a core part of many current neural network architectures. When the number of output classes is very large, such as in the case of language modelling, computing the softmax becomes very expensive. This post explores approximations to make the computation more efficient. This post gives an overview of approximations that can
分散深層学習パッケージ ChainerMN 公開 - Preferred Networks Research & Development
Chainer にマルチノードでの分散学習機能を追加するパッケージ ChainerMN のベータ版を公開しました。 GitHub ドキュメント ChainerMN とは ChainerMN は Chainer の追加パッケージで、Chainer を用いた学習を分散処理により高速化できます。柔軟で直感的に利用できる Chainer の利便性をそのままに、学習時間を大幅に短縮できます。1 ノード内の複数の GPU を活用することも、複数のノードを活用することもできます。既存の学習コードから数行の変更で ChainerMN を利用可能です。ChainerMN は既に社内の複数のプロジェクトで実証が行われています。 Chainer を用いた通常の学習における 1 イテレーションは下図のように Forward, Backward, Optimize の 3 つのステップからなります。 Chainer
Exploring LSTMs
LSTMs are behind a lot of the amazing achievements deep learning has made in the past few years, and they're a fairly simple extension to neural networks under the right view. So I'll try to present them as intuitively as possible – in such a way that you could have discovered them yourself. But first, a picture: Aren't LSTMs beautiful? Let's go. (Note: if you're already familiar with neural netwo
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Python Documentation contents
© Copyright 2001-2024, Python Software Foundation. This page is licensed under the Python Software Foundation License Version 2. Examples, recipes, and other code in the documentation are additionally licensed under the Zero Clause BSD License. See History and License for more information. The Python Software Foundation is a non-profit corporation. Please donate. Last updated on Oct 31, 2024 (15:1
With Unz
- an Advanced Optimization for x86-CPU - せっかちな人々, あるいは刹那におけるささやかな考察 Diary 憂鬱な午後のひととき Products x86/x64 JITアセンブラ Xbyak ペアリングの実装 High-Speed Software Implementation of the Optimal Ate Pairing over Barreto-Naehrig Curves Software implementation of Attribute-Based Encryption[IEEE Trans. on Computers] very fast etaT pairing for Core 2 Duo Multi-core Implementation of the Tate Pairing over Supersingular
「小さな政府」という誤解/松尾匡：連載『リスク・責任・決定、そして自由！』 - SYNODOS
この連載では、これまでの三十年ほど、世界中でみんなが「大きな誤解」をしてきたという話をします。 「誤解」というのは何かと言うと、「小さな政府」というスローガンのことです。こないだ亡くなったイギリスのサッチャーさんから始まって、小泉さんとかブッシュさんとか、このかんずっと、世界中でいろんな政権が追求してきましたよね。 最初はいま名前をあげた人たちなんかが、大きな企業が自由におカネもうけできるようにしよう、もっと競争を激しくしようということで、「小さな政府」の路線を進めました。「新自由主義」政策と呼ばれています。 これが、格差だとか貧困だとか、地域の人々の絆の崩壊だとか、金融危機だとかをもたらしたというわけで、今度は、イギリスのブレア政権とか、アメリカのクリントン政権だとかが、もう少しマイルドにした路線をとりました。新自由主義でも、これまでの福祉国家でもない、「第三の道」だとかと自称していたも
The Guide to Sleeping in Airports
Search for an Airport Welcome to Sleeping in Airports, the web site travellers turn to when they are stuck in the airport and need to plan their airport layovers (and sleepovers). Sure, it may sound a little cheap and degrading at first, but read on and you’ll soon discover a travel community that shares their experiences and advice with fellow airport sleepers. Airport sleeping is no longer just
Better understanding Linux secondary dependencies solving with examples
A few months ago I stumbled upon a linking problem with secondary dependencies I couldn’t solved without overlinking the corresponding libraries. I only realized today in a discussion with my friend Yann E. Morin that not only did I use the wrong solution for that particular problem, but that my understanding of the gcc linking process was not as good as I had imagined. This blog post is to summar
定数3による整除算 - kadzusの日記
昨日のexactDivideBy3()の不具合はちゃんと調べたら修正できた． ボローを伝搬させるところのif文に誤りがあった． たとえば mag[0]=2, mag[1]=0,mag[2]=1 みたいな状況で間違えた答えになる． 正しいものに書き換えたので，Divide(3)をやめてExactDivideBy3()を呼ぶようにした． /** * このインスタンスの定数 3 による整除算の商を返す． * 2**32 の法の下での 3 の乗法逆元は 0xaaaaaaab． */ private BigInteger ExactDivideBy3() { int length = magnitude.Length; int[] result = new int[length]; long x, w, q, borrow; borrow = 0L; for (int i = length - 1;
[Numpy-discussion] Using OpenBLAS for manylinux wheels
Carl Kleffner cmkleffner at gmail.com Wed Mar 30 21:39:36 UTC 2016 Previous message: [Numpy-discussion] Using OpenBLAS for manylinux wheels Next message: [Numpy-discussion] Using OpenBLAS for manylinux wheels Messages sorted by: [ date ] [ thread ] [ subject ] [ author ] I would like to see OpenBLAS support for numpy on windows. The latest OpenBLAS windows builds numpy support for are on https://b
日米間を結ぶ光海底ケーブル「FASTER」を運用開始
KDDI株式会社 2016年6月29日 KDDIは、China Mobile International (中国)、China Telecom Global (中国)、Global Transit (マレーシア)、Google (米国) およびSingtel (シンガポール) と、2014年8月から建設を進めてきた日米間光海底ケーブル「FASTER」が完成したため、2016年6月30日から運用を開始します。 「FASTER」は、最新の高品質光ファイバーケーブルとDWDM技術 (注1) により、世界最大規模 (注2) の初期設計容量60Tbps (注3) を実現した、日米間を直接結ぶ総延長約9,000kmの光海底ケーブルです。運用開始により、スマートフォンやタブレットの浸透、LTE網等の高速無線通信の拡充で増加している日米間のインターネットトラフィック需要に対応するほか、将来的に実現を目指す
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Demystifying Azure VMs bandwidth specification – F-series - Daniel's Tech Blog
Maximum Likelihood Estimator of parameters of multinomial distribution
CuPy – NumPy & SciPy for GPU — CuPy 13.3.0 documentation
Useful assembler directives and macros for the GNU assembler
A typical Linux project using CMake
Gmane -- Mail To News And Back Again
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