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Self-Normalizing Neural Networks
Deep Learning has revolutionized vision via convolutional neural networks (CNNs) and natural language processing via recurrent neural networks (RNNs). However, success stories of Deep Learning with standard feed-forward neural networks (FNNs) are rare. FNNs that perform well are typically shallow and, therefore cannot exploit many levels of abstract representations. We introduce self-normalizing n
Ryzenマシン組んだのでXGBoostのGPU版やってみた - お勉強メモ
Ryzen 7 1700とGTX 1080 Tiでマシンを組んだので、動作確認がてらXGBoostのGPU版を使ってみました。 タイムラインでそういう話題があったのでネタをパクったような形になってしまいましたが、私自身前からやってみたいと思っていたテーマであり、H2O.aiが最近担いでいる話でもあるので許して頂きたい。 構成 Ryzen 7 1700 (3.7GHz 8core/16thread) GTX 1080 Ti FOUNDERS EDITION (1582MHz 11GB) 今のところ定格で動かしてます。 記事と前後してしまいますが、Deep Learning以外の機械学習アルゴリズムもGPUで気軽に計算を高速化できるような予感があったのでCPUはケチりました。 将来GPUを追加する際の資金の足しにしたい。 インストール 公式のドキュメント 私はUbuntuの環境でmakeを使っ
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
公立中学推しの地方出身父親の皆様へ
当方地方出身。よくある話で、東京育ちの妻と子供の教育方針についての話が合わなかったが、漸く一定の理解に至ったので、同じ境遇の人のために備忘します。 【よくある現象】 ●東京育ちの妻は、当然のように子供を中学受験させたがる。 ●地方育ちで、公立校しか行ったこと無いにも関わらず、それなりの学歴(当方は東京一工のいずれか。)の場合、子供を私立中学に入れる意味が分からない。 【今回気付いたこと】 ●この場合、良く「東京は私立が優秀だが、地方は公立が優秀」という議論になるが、これは本質ではない。 ●本質は「入学者の選別を行うプロセスが存在するか、しないか」という点。 ●地方の場合、公立中学は全入の所も多く、また、優秀な生徒に取っても他の選択肢はない。結果として、地方の公立中学や高校は、玉石混交となる。(選別プロセスが無いため、東大クラスの生徒も混じる。) ●東京の場合、選別プロセスが複数回挟まれるた
リーダー(管理者)ではなくエンジニア(実務者)でありたいと願う人々へ - おうさまのみみはロバのみみ
「お前は向いていないんじゃない、やってないだけだ」 この一文を読んでほんの少しでもなにかを感じた人は是非とも↓の本を今すぐに読むべきだ。 エラスティックリーダーシップ ―自己組織化チームの育て方 作者: Roy Osherove,島田浩二出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2017/05/13メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 本著はみんなが考え、感じているリーダーシップという曖昧模糊な概念に対して具体性をもたらせてくれる。 それは「チームリーダーの役割は優れた人材が育つのを助けること」と定義付けていることだ。 このシンプルである意味で本質をついている定義付けが本著を名書たらしめているとぼくは思う。 この本の構成は1部〜4部(おおよそ本書の半分ほどを占めている)までが著者によるリーダーシップとはなにか？3つのフェーズの分類とそのときに期待さ
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