Elixir Conf Japan 2017
![「ElixirがリアルタイムWebに強い」 というのは本当か?](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b3f8046f91042c31d64ad9dc39708a668ea0459e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F2a623c697e334bc992b000131d69167c%2Fslide_0.jpg%3F7769432)
機械学習を実務で使う場合、「ではお客様、ラベルデータを・・・」と申し出て色よい返事が返ってくることはあまりありません。また、例えば自動運転車を作るときに、データが足りないからその辺流してくるか、お前ボンネットに立ってデータとってな、とするのは大変です。 NICO Touches the Walls 『まっすぐなうた』 より そこで必要になってくるのが転移学習です。 転移学習とは、端的に言えばある領域で学習させたモデルを、別の領域に適応させる技術です。具体的には、広くデータが手に入る領域で学習させたモデルを少ないデータしかない領域に適応させたり、シミュレーター環境で学習させたモデルを現実に適応させたりする技術です。これにより、少ないデータしかない領域でのモデル構築や、ボンネットに立つという危険を侵さずにモデルを構築することができるというわけです。 この転移学習の可能性は、NIPS 2016
The document summarizes a presentation on machine learning methods for graph data and recent trends. It introduces graph data and common graph neural network (GNN) approaches, including Recurrent GNNs, Convolutional GNNs, Graph Autoencoders, Graph Adversarial Methods, and Spatial-Temporal GNNs. It then discusses the GNNExplainer method for explaining GNN predictions and concludes with an overview
Fate/Grand Order Arcade × Fate/Grand Order コラボレーションイベント「螺旋証明世界 リリムハーロット アンケート復刻版」TVCM 魔法使いの夜×Fate/Grand Order コラボレーションイベント告知PV(久遠寺有珠) 魔法使いの夜×Fate/Grand Order コラボレーションイベント告知PV(蒼崎青子)ロングver. 「奏章Ⅱ 不可逆廃棄孔 イド」 告知TVCM フルver. Fate/Grand Order TVCM 「バレンタイン2024 ~チョコレート・リバーのその先に~」告知 Chaldea ver. Fate/Grand Order TVCM Fate/Samurai Remnant×Fate/Grand Orderコラボレーションイベント「盈月剣風帖」TVCM タイトル Fate/Grand Order ジャンル Fate
かつてAMDは高性能x86 CPUコアとして“Bulldozer”を、省電力x86 CPUコアとして“Bobcat”の2系列を開発していた。前者は“Bulldozer”→“Piledriver”→“Steamroller”→“Exvavator”と進化した。そして後者は“Bobcat”→“Jaguar”→“Puma+”と進化した。 そして“Puma+”の後に“Project Skybridge”のx86側のCPUコアとして20nm世代のコアが計画されていたが、“Project Skybridge”のキャンセルとともに“Bobcat”→“Jaguar”の流れをくむx86 CPUコアの系譜は途絶えてしまった。 その後高性能CPUコアとして“Zen”が開発され、2017年第1四半期にその第1弾のRyzen 7が投入されたのは周知の通りである。 だがAMDがx86 CPUをもう一系統開発しているこ
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