「PyPy 5.9」リリース、NumPyとPandasをPython 2.7向けでサポート | OSDN Magazine
PythonインタープリタのPyPy開発チームは10月5日、最新版「PyPy 5.9」を公開した。JSONパーサーの高速化、NumPyとPandasのPyPy2.7でのサポートなどが加わっている。 PyPyはPythonで作成したPythonインタープリタ。Python 2.7.13および3.5.3をベースに実装されており、高速な動作、JITコンパイラによる高い互換性、省使用メモリなどを特徴とする。また、スタックレスモード、大規模な並列処理向けのマイクロスレッド機能なども備える。 PyPy 5.9は6月に公開されたバージョン5.8に続く最新版。Python 3.5系と互換性がある「PyPy3.5 v5.9」、Python 2.7系と互換性がある「PyPy2.7 v5.9」の2種類を公開している。 数値計算ライブラリ「NumPy」やデータ分析機能のためのライブラリ「Pandas」がPyPy2
Google、深層学習フレームワーク「TensorFlow 1.0」を発表 | OSDN Magazine
Googleは2月15日、オープンソースの深層学習フレームワーク「TensorFlow 1.0」公開を発表した。高速化や柔軟性の強化、安定性の強化などが行われている。 TensorFlowは深層学習（ディープラーニング）向けの機械学習ライブラリで、Google Brain Teamが20015年にオープンソースで公開した。Dropbpx、Airbnb、Snapchat、SAPなど多くの企業や組織で利用されており、Googleによると公開から1年以上でここから派生した6000件以上のオープンソースリポジトリが存在するという。Google内部でもGoogle Translateの改善など様々なプロジェクトに使われているとのこと。 TensorFlow 1.0ではPython APIが安定扱いとなり、今後のマイナーアップデートリリースでも互換性が保証されるようになった。これによって今まで以上に運
Google、TensorFlowで実装したニューラルネットワークフレームワーク「SyntaxNet」と「Parsey McParseface」を公開 | OSDN Magazine
Googleは5月12日、TensorFlowで実装したニューラルネットワーク向けフレームワーク「SyntaxNet」を公開した。自然言語理解（NLU：Natural Language Understanding）システムの土台として利用できるという。合わせて英文向けのパーシング（解析）モデル「Parsey McParseface」も公開した。 SyntaxNetは自然言語向けの構文解析フレームワークで、データ上でSyntaxNetモデルをトレーニングするのに必要なコードや英文テキストの分析に利用できる英語のパーサー「Parsey McParseface」を含む。TensorFlowはGoogleが開発した機械学習ライブラリで、オープンソースとして公開している。 人間の言語の曖昧さはパーシングの大きな課題となっており、自然言語パーサーは考えられる代案を検索して文脈に即したもっともらしい構造
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