Emacs、Guile、Emacs Lispの未来 | POSTD
GNU Emacs は、フリーソフトの世界で最も長く、継続的に開発されてきたアプリケーションの1つです。考え方によっては、30年以上を経て、これを複数世代のプロジェクトと見なすことができます。しかし、これだけ長寿であると課題もあります。Emacsコミュニティの多くの人たちは、そろそろエディタ内部のLispインタプリタを、より高速で最新のものにリプレースする時だと結論付けてきましたが、Emacsの大半が動作している基礎となる仮想マシンを入れ替えると、Lispによる Emacs特有の性質 に与える影響を含め、大規模な影響が出ます。 この話題は以前にも上がりましたが、最近では9月11日にChris WebberがEmacs開発リストに、Robin Templetonの Guile-Emacs への作業状況に関して質問を しています 。その名前から分かるように、Guile-Emacsは内部のEma
JVMはそんなに重くない | POSTD
Clojureに反対する大きな理由がJVMです。この役立たずは重いですからね。 これは、数週間前に ZA Tech のSlackで見た投稿です。休暇中にClojureの話題を何件か見たのですが、投稿者はJVMについても繰り返し言及していました。 私はこの投稿について Slack上で少しつぶやいていました が、もっと広く理解され議論されるように、本稿を書くことを決めました。 背景 以前は、私もJVMは重いと思っていました。2000年代の初めにJVMとPHPと比べていた頃の話です。当時は、.NETやColdFusionなど、別の重い製品が他にもありました。また、PerlやPythonという軽めの製品もありましたが、私はWindowsを使っていたのでActivePerlやActivePythonはやはり少し重めでした。 私が初めてJVMに対する“恐れ”を克服したのは、小規模な製品アプリを、JRu
Lispのアイデア | POSTD
Lispと聞くと、冷蔵庫のような大きいサイズのコンピュータや、大文字のアルファベット文字列や括弧の並びといったような過去の時代のことが頭に浮かびます。そう、非常に多くの括弧。何故、オブジェクト指向プログラミングの作成者たちは、そんなにもLispの アイデア に魅了されるのでしょうか。そしてまた、アイデアとされるプログラミング言語というものは、どうやったら説明できるでしょうか。こうしたことを教えてくれなかったコンピュータ科学の教育を責めるべきでしょうか。 Lispは、John McCarthyが書いた Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Interpretation by Machines, Part I という論文によって、初めて世界に登場しました。その中で、McCarthyはプログラミングに新しい多くのアイデアを導入
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
制限付きボルツマンマシンの初心者向けガイド | POSTD
目次 定義と構造 復元 確率分布 コードサンプル：Deeplearning4jを使ったIrisで制限付きボルツマンマシンを起動する パラメータ及びkについて 連続的なRBM 結論及び次のステップ 定義と構造 Geoff Hintonによって開発された制限付きボルツマンマシン（RBM）は、次元削減、分類、 回帰 、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデルなどに役立ちます。（RBMなどの ニューラルネットワーク がどのように使われるか、さらに具体的な例を知りたい方は ユースケース のページをご覧ください。） 制限付きボルツマンマシンは比較的シンプルなので、ニューラルネットワークを学ぶならまずここから取り組むのがよいでしょう。以下の段落では、図と簡単な文章で、制限付きボルツマンマシンがどのように機能するのかを解説していきます。 RBMとは浅い2層のニューラルネットであり、ディープビリーフネッ
Redditのデータ分析における、20のプログラミング言語とScalaの比較 | POSTD
調査：Subredditsに投稿される肯定的・否定的意見の分析 先週、私は 素晴らしくて、少し笑える非公式の調査 を偶然見つけました。これはTobias Hermann(ハンドルネームは Dobiasd )が行った調査で、subredditのフィードから20以上のプログラミング言語に関するスレッドを探し出し、ユーザ同士のやりとり、コメント、意見を再度見直したものです（警告：ユーザによる不適切な投稿もあるので、職場での閲覧には注意が必要です）。それでも、私はTobiasの調査内容をとても気に入り、Typesafeのブログに記事の投稿を打診するため、そして、なぜ彼がこのような興味深い実験を行ったのかの理由を聞くために、彼にコンタクトを取りました。彼はとても謙虚でありながら、その返事からは好奇心がみなぎっていることが感じられました。以下がTobiasからの返事です。 “正直、どうして私がこのよう
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
