C++の便利ツール・ライブラリ - DO++
フルタイムで働きはじめて4ヶ月。 いろんなことがありました。 今日はインターンが来ているということもあり日頃のC++コーディングライフの中で大変重用しているツールを紹介します。といってもどれも有名なツールでググれば解説がでてくるとは思いますので、一言ずつだけ紹介してみます。みなさんも何かよさげなライブラリ・ツールがありましたら教えてください。 - valgrind/callgrind/cachegrind プログラムの実行結果を解析するツール群。まぁ、王道であえて紹介する必要はないかもしいませんが.。valgrindはプログラムのどこかでメモリが漏れているかどうかのチェックに使います．コードのどの部分で確保した領域がどこで漏れているかまで追跡することができます valgrind --leak-check=full command プログラムのどのが計算量的にボトルネックになっているかを調べ
行列分解ライブラリredsvdを公開しました - DO++
大規模疎行列向けの行列分解ライブラリredsvdを公開しました． redsvd 大規模疎行列向けの特異値分解や主成分分析，固有値分解を行うライブラリredsvdを公開しました． 修正BSDライセンスで公開しており，コマンドラインから使える他，C++ライブラリが用意されています． 例えば，行と列数がそれぞれ10万，非零の要素が1000万からなる疎行列に対する上位20位までの特異値分解を約2秒で処理します． 特異値分解とか，使っている技術の詳細とか応用事例を以下に簡単に紹介しましたので，興味のある方は参考にしてください． 特異値分解とは まず行列を適当に復習します．行列Xの転置をX^tと表すことにします．またIを単位行列とし，Oを全ての成分が0である零行列とします．また，行列XX^t=IであるようなXを直交行列と呼びます．Xが直交行列の時，Xvはベクトルvを長さを変えずに回転させます．ここでは
博士生活振り返り - DO++
ずっとドタバタしていたのですが、ようやく新しい生活のリズムがでてきました。 無事、情報理工学の博士号を取得して卒業し、4月からPreferred Infrastructureでフルタイムで働いています。 研究方面からのお誘いもいろいろあったのですが、会社一本に専念しております。 ただ、研究活動はこれからも会社のバックアップのもとしていきます。 また、3月に結婚もしました。 年明けから博士卒業、結婚の二本柱に加えてNLPチュートリアル、会社の仕事とテンパってました。 なんとか体を壊さず乗り越えられたのはみなさんの助けです。 しかし、喉元過ぎると熱さ忘れるという言葉通り、「これはもうだめだろう」と追い詰められていた時の気持ちを既に忘れつつあります。 誰かの参考になるかもしれませんので、この時の気持ちも含め博士３年過ごして感じたことや、研究の話とかを思い出せる範囲で書いてみます。 --- 私が修
DO++
2012年の個人的な総括を以下にまとめます。 子供が生まれました 無事子供が7月に生まれました。毎日子育てに翻弄していますが想像していたよりも大変で楽しい時間を過ごしています。 また、妻が実家に里帰り出産したため夏の間は、毎週末妻の実家に帰り車を運転して病院・お店に行くという、まるで妻の実家で生活して月〜金は東京で働いているような感覚で過ごしていました。 高速文字列本を出しました 高速文字列の世界を12/27に出しました。 2012年の目標として本をだすということを考えていました。2010年夏頃から本の話はいただいていましたが、結婚、会社（途中から経営陣に入ってさらに時間確保が困難に）、子育てと時間確保がどんどん困難になっていきずるずると伸びてしまっていました。 しかし、文字列解析の話は小さいころから扱っていた話（もう10歳ぐらいからの付き合い）で一度まとめてみたかったというのもありますし
オンラインEMアルゴリズム - DO++
EMアルゴリズム（Expectation Maximizationアルゴリズム、期待値最大化法、以下EMと呼ぶ）は、データに観測できない隠れ変数（潜在変数）がある場合のパラメータ推定を行う時に有用な手法である。 EMは何それという人のために簡単な説明を下の方に書いたので読んでみてください。 EMのきちんとした説明なら持橋さんによる解説「自然言語処理のための変分ベイズ法」や「計算統計 I―確率計算の新しい手法 統計科学のフロンティア 11」が丁寧でわかりやすい。 EMは教師無学習では中心的な手法であり、何か観測できない変数を含めた確率モデルを作ってその確率モデルの尤度を最大化するという枠組みで、観測できなかった変数はなんだったのかを推定する場合に用いられる。 例えば自然言語処理に限っていえば文書や単語クラスタリングから、文法推定、形態素解析、機械翻訳における単語アライメントなどで使われる。
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