mots quotidiens.
前に日記で書いた, 自己組織化二分探索木であるSplay Treeは struct splay { splay *left; splay *right; void *item; }; というデータ構造を持っているため, データ構造へのポインタのきっかり3倍の 記憶容量を必要とする。 順番は多くの場合関係ないので, こうした動的なデータ構造には本来ハッシュを 使えばいいはず だが, 普通のハッシュでは不要なメモリが沢山確保される可能性があるため, スプレー木を使っていた。 ハッシュテーブルが1つなら大した問題ではないですが, テーブル自体が何万個も あったりすると, そのロスは膨大なものになります。 最近, 開発環境をCからC++に変えたため(理由はそのうち), Googleの提供している Memory-efficientな Google Sparse Hash が使えるようになったので,
gamglm
gamglm, Bayesian Gamma generalized linear model. Daichi Mochihashi The Institute of Statistical Mathematics $Id: index.html,v 1.1 2014/10/27 11:02:42 daichi Exp $ gamglm is a software in C++ for Gamma generalized linear model of huge number of binary features, such as some thousands. Because Gamma generalized linear model is not convex in its parameters, ordinary optimization (like L-BFGS) would s
rsm, the Replicated Softmax Model.
Daichi Mochihashi The Institute of Statistical Mathematics $Id: index.html,v 1.1 2013/06/28 13:02:38 daichi Exp $ rsm is a modified Python implementation of Replicated Softmax Model of Salakhutdinov and Hinton (2009) [PDF], a simple single-layer "Deep Net" for documents. This code is a modification to a Python implementation by Joerg Landthaler, http://www.fylance.de/rsm/, in several aspects: Incl
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http://chasen.org/~daiti-m/paper/ismstat-lstm.pdf