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行列計算とプログラミングに関するmakun2のブックマーク (2)

  • [Swift] 爆速計算ライブラリ Surge を使う | DevelopersIO

    Accelerate.Framework + Swift Accelerate フレームワークは線形代数の計算を始めとし、音声、信号処理に応用の効くフーリエ変換や画像処理などでハイパフォーマンスな計算処理を提供します。 このフレームワーク内では OS X / iPhone で用いられている Intel, ARM などの CPU の SIMD 命令を用いて計算が最適化されています。 Accelerate フレームワーク自体は iOS のフレームワークのなかでも比較的低レイヤな位置づけであるため、フレームワークを直接叩くような実装を開発者が行うことはまれです。 とはいえ、重量級の計算をアプリケーションのロジック部で行う際に、SIMD による最適化の恩恵が得られるにも関わらず、それを行わないのは宝の持ち腐れと言えます。 Surge はこの低レイヤな位置づけにある Accelerate フレームワ

    [Swift] 爆速計算ライブラリ Surge を使う | DevelopersIO

  • [swift]線形代数 - Qiita

    自分の長期的な課題は数式処理と神経回路網だ。後者については、過去何度か挑戦しているが、最近の深層学習ブームのおかげで情報と道具が充実してきたので、またまた、挑戦する。 Accelerate Framework。以前は、CPUの演算アクセラレータを利用する手段でしたが、徐々に数値計算関連のものが追加されていて、今になって分かるのだが、神経回路網関連のものが徐々に用意されている。最上位はCoreMLということになると思うが自分で実装したいということで、線形代数関連を選択する。 BNNS ニューラルネットワーク Quadrature 積分 Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS) 線形代数 Sparse Solvers CBLASを利用した例が以下だ。 let kSize: Int32 = 15 let kSizeSize: Int = Int(kSize

    [swift]線形代数 - Qiita
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