コンパイラのコード最適化や解析手法の論文のサーベイ - Jicchoの箱
この記事では，自分が最適化コンパイラの研究をする上で読んできた論文をまとめていこうと思う． まとめることで，自分のためにもなるだろうし，読んだ人のためにもなれたら嬉しい． 以下，随時更新． 部分冗長除去法(Partial Redundancy Elimination, PRE) 部分無用コード除去 (Partial Dead Code Elimination, PDE) スカラ置換(Scalar Replacement) レジスタ促進(Register Promotion) 質問伝播(Question Propagation) 演算子強度低減(Strength Reduction) ループ最適化(Loop Optimization) 手続き間最適化(Inter-procedural Optimization) 解析系 参考書籍 部分冗長除去法(Partial Redundancy Elim
Reactを使って本気でアンケートシステムをつくった - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は エムスリー Advent Calendar 2017 の25日目の記事です。 普段はDB・サーバサイド・クライアントサイドまでの設計・実装・運用を扱っていますが、この記事ではReactを使って開発したシステムについてを紹介しようと思います。 作ったもの アンケートシステム(survey-designer-js)を作り、社内で使っていました。またOSSとしてレポジトリに公開もしています。 GitHub DEMO なお公開しているのはクライアントサイドのみで、サーバサイドの実装は公開していません。なお、エムスリー社内で使用してい
深層強化学習のサーベイ論文を読む - mabonki0725の日記
ランニングできず 英語できず 深層強化学習のサーベイ論文を読む 「DeepLearning for Video Game Playing」https://arxiv.org/abs/1708.07902 最近までのPCゲームやテレビゲームを深層学習で解くAI技術について網羅的に解説した論文である。従って深層学習を使っても碁や将棋の様なボードゲームは対象外となっている。 下図の様な殆ど全ての深層強化学習を系統別かつ目的別に解説してあり大変な労作である。もし注目するモデルがあれば、この論文で検索すると以下のことが分る様になっている。 ・モデルの概要 ・モデルを発表した論文 ・考案した動機や対象としたゲーム ・モデル開発が可能なプラットホーム ・継承したモデルと発展先のモデル 下図の様に深層学習としては2013年の偉大なDQNから全てが始まっている。しかしこのDQN前にはSuttonのSarsa
Feedly + arXiv でやる論文サーベイ
この前，Convolutional Neural Networksのサーベイを発表した時， 論文(コンピュータサイエンス系)の探し方を随分と聞かれたので，まとめてみました． 主にFeedlyでarXivみるっていう話ですけど， 他の情報収集元もあげてみます． Feedly Feedlyは，RSSリーダです． もちろん，論文サーベイ以外にもRSSリーダとして使えるので，おすすめ． （ホームにあるFollowボタンは，Feedlyのこのブログの購読ボタンだったりする） arXiv arXiv（アーカイヴ、archiveと同じ発音）は、物理学、数学、計算機科学、量的生物学、Quantitative Finance, 統計学の、プレプリントを含む様々な論文が保存・公開されているウェブサイトである。論文のアップロード（投稿）、ダウンロード（閲覧）ともに無料で、論文はPDF形式である。1991年にスタ
NoSQL Databases: a Survey and Decision Guidance
(At the bottom of this page, you find a BibTeX reference to cite this article.) Together with our colleagues at the University of Hamburg, we — that is Felix Gessert, Wolfram Wingerath, Steffen Friedrich and Norbert Ritter — presented an overview over the NoSQL landscape at SummerSOC’16 last month. Here is the written gist. We give our best to convey the condensed NoSQL knowledge we gathered build
特定のトピック着目型の文献サーベイ方法 - は
特定のトピック（分野の中でも特定の問題や手法とその周辺情報）についての文献をサーベイする際に、最近自分がやっている方法のざっくりとしたまとめ。 根っこになる論文を見つける (A) 自分が着目しているトピックの、そもそもの概念を考えだした論文 (B) そのトピックが属している研究分野の、最低限押さえておくべき有名論文 をまずは探しだす所から始める。このへんの"根っこ"になる論文を一通り抑えておくと、あとはこれらを引用して派生していった論文のグラフを辿るイメージでサーベイを進めていくことができる。これらを見つけるために派生論文を漁りながら根にたどり着くことになるので、根を掘り当てた後はすでに通った道をバックトラックすることになる場合も多い。 まずは注目しているトピックそのものの源流である(A)を探すところから始めるのがよい。既に具体的にこの論文、という文献が見つかっている場合にはこのステップは
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