Online Learning Algorithms that Work Harder
timv said... I've definitely felt the IO bottleneck before.. the best solution is to get a really beefy 64-bit multi-core machine with tons of memory to run all your training on. This way you can leave everything in memory.. no more worries! Have you considered posing this as a question on MetaOptimize (http://metaoptimize.com/qa)? 31 August, 2010 22:24 John Langford said... I've seen VW work pret
10年間の研究室活動を振り返る - わさっきhb
2000年ごろからの10年間の研究室活動を，見直してみました． 研究課題の見つけ方 2002年度までは，教授＋助手（私）＋技官という構成だったこともあり，基本的に教授が外から見つけてきたトピックを，学生に割り振り，自分はそれを集約して論文にするという流れでした．教授を介さないテーマは，せいぜい毎年度，学生1人の卒業研究になっていた程度でした*1． 2003年度からは，教授＋助手（私）＋助手という構成に変わりました．ということで，教授が外から取ってきた仕事が，おおよそ50:50の割合で2人の教員に下ってきました．そういう構成になった半年後に，講師になりましたが，研究についてはあまり変化がありませんでした． 2006年度の3年次配属で，講師以上は研究室を運営するというルールになり，その翌年度以降の卒業研究は，自分で面倒を見ることになりました*2．研究課題については，共同研究や，他大学の先生から
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Não Aqui! » exp(x)の高速計算 ～実験編～
最後に，の計算がどのくらい高速化できたのか，実験してみました．アルゴリズムとして，以下のものを比較しました． libcのexp関数 パデ近似を用いたもの（cephesの実装に近いです） ５次～13次でテーラー展開を0を中心として行ったもの ５次～13次の最良多項式近似をの範囲で行ったもの ５次～13次の最良多項式近似をの範囲で行ったもの ５次～11次の最良多項式近似をの範囲で行ったものをSSE2で実装したもの SSE2の実装で11次で打ち止めしているのは，11次と13次で演算精度の差が殆どないことが分かり，単に実装するのが面倒くさかったからだけです．0を中心としたテーラー展開や，最良多項式をの範囲で構成する手法は，の値を切り下げではなく，四捨五入（つまり0.5を足してから切り下げる）で求めます（Wapitiやsse_mathfun.hのexp計算ルーチンは四捨五入を使っています）． 実験で
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