劣微分を用いた最適化手法について(2) - Preferred Networks Research & Development
まちがえて鋼の錬金術師の最終巻を2冊買ってしまいました。研究開発チームの徳永です。 前回は、線形識別器まで説明しました。今回はその続きからです。 まずはじめに、前回の内容を少しおさらいしておきましょう。線形識別器ではそれぞれの入力に対して重みがつき、その重みパラメーターを調節するのでした。この調節を最適化といいます。 パラメーターの最適化とは パラメーターを調節する、といっても、どのようにして調節すればいいのでしょうか？調節して、パラメーターが良くなったということを、どうやって判断すればいいでしょうか？ 例えば、パラメーターを調節することによって、間違いが減ったら、それはパラメーターがよくなった、と言えるでしょうか？まぁ、これはよくなったと言えそうですね。（実は、これはちょっと雑すぎる議論なのですが、それについては後で説明します。） 上の例のように、パラメーターを調節する際にはなんらかの目
PFIインターンに行ってきました。 - Blog by Sadayuki Furuhashi
8月1日から8月31日までの１ヶ月間、PFI夏期インターンに行ってきました。 はてなインターンの 講義・課題・チーム 形式とは趣を異にして、個々人が何か１つのプロジェクトに取り組む方針で進みました。取り組むテーマは 新たに取り組みたい/今取り組んでいる 内容を前提に、既存の問題の中から近いテーマを見つけます（あるいはこじつける^^;）。 インターンの期間中の１ヶ月か２ヶ月の間に成果を出すのが目標！ 取り組むテーマはスムーズに決まりました。何か自社で製品を作っていれば普通かと思いますが、探せば問題はいくらでもあるモノです^^ ちなみにPFIの製品は、全文検索エンジンやレコメンドエンジンなどです。 私は以下の４つのプログラムを実装しました： 既存の実装に代わるRPCフレームワーク MessagePack-RPC for PFI クラスタ管理ツール clx プロセス管理ユーティリティ daemo
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