We describe DyNet, a toolkit for implementing neural network models based on dynamic declaration of network structure. In the static declaration strategy that is used in toolkits like Theano, CNTK, and TensorFlow, the user first defines a computation graph (a symbolic representation of the computation), and then examples are fed into an engine that executes this computation and computes its deriva
先日、2016年アドベントカレンダーのはてブ数の分析というブログ記事を投稿した。このデータの可視化には様々な技術が使われている。本記事では、どのような技術を活用して作成したのかについて説明する。 ソースコードはこちら。 概要 このVizは、QiitaとAdventarに投稿された、全アドベントカレンダー及びそこに登録された記事のはてなブックマーク数を元に、どのカレンダーや記事が人気なのか、あるいはQiitaとAdventarのどちらが人気なのかを視覚化することを目的として作成された。データソースは、Qiita及びAdventarに登録された、アドベントカレンダー2016の全カレンダーページである。カレンダーには記事のメタデータが含まれている。記事そのもののページやユーザページのクロールはしていない。 システムの概要 データの収集→ETL→BIという流れで処理を行った。 データ収集 Webク
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