『Asylum Piece』セルフライナーノーツ前編 -月に手を伸ばす櫻の少女へ捧げる- - 遊戯の終わり
この駄文をSCA-自氏、及び長山香奈に捧げるー ※この文章はノベルゲーム『サクラノ詩 -櫻の森の上を舞う-』のネタバレを含みます。 先月、始めての作品『Asylum Piece』をFreeDLリリースしました。 今回はそのEPのセルフライナーを書くのだけれど、１曲１曲の解説の前にどうしても書かなくてはいけないことがある。(各曲のライナーや元ネタは後日、後編で書くつもり)それは僕にEPを作らせるきっかけを与えてくれたノベルゲーム『サクラノ詩』および、そのサブヒロインの長山香奈についてだ。だから今回の記事はサクラノ詩について大まかに触れることにする。焦点を当てるのがサブヒロインの長山香奈のため、全貌については触れないのだけれど。 本題に入る前に少し『サクラノ詩』をプレイ前の自分の状況や心境を書くことにする。当時の僕はインディポップバンド、Boyish(全国流通作品を4枚リリース)とFor Tr
S3のデータをAmazon Athenaを使って分析する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ S3のデータをAmazon Athenaを使って分析する Amazon Athenaは対話型クエリサービスで、標準的なSQLを使ってAmazon S3の直接データを直接分析することを簡単にしてくれます。Athenaはサーバレスなので、インフラを構築したり管理する必要はなく、今すぐにデータ分析を始めることができます。Athenaはデータをロードしたり、複雑なETL処理をする必要すらありません。S3に保存されているデータに直接クエリすることができます。 Athenaは、クエリを実行する際に分散SQLエンジンのPrestoを利用しています。また、テーブルを作成、削除、変更、パーティションするためにApache Hiveも利用しています。Hive互換のDDL文や、ANSI SQL文をAthenaクエリエディタ内で書くことができます。複雑なJOINやウ
LSTMを超える期待の新星、QRNN - Qiita
RNN「これってもしかして」 CNN「わたしたちのモデルが・・・」 「「入れ替わってる～～～！？」」 というわけでQRNN、QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKSとは、RNNの機構をCNNで「疑似的(QUASI)に」実装するというモデルです。これにより、既存のRNN(というかLSTM)が抱えていたいくつかの問題の解決を試みています。 元論文は以下となります。 QUASI-RECURRENT NEURAL NETWORKS 作者によるブログ 作者の方のブログにChainerのサンプルコードがあったので、それを元にTensorFlowで実装してみました。早く動かしたい！という方はこちらを見てみてください。 icoxfog417/tensorflow_qrnn (Starを頂ければ励みになります m(_ _)m) 本記事では、この研究のモチベーションとそのアプローチについ
「さくらの高火力」でTensorFlow
このエントリは「TensorFlow Advent Calendar」の12日目の記事です。 これまで僕は、モデルの訓練には「GeForce GTX960」を積んだデスクトップマシンを使ってきました。 この「GeForce GTX960」は、GPUだけあってちゃんと使えばCPUより格段に速いのですが、最高の性能というわけではありません。 機械学習に取り組む中で、科学技術計算などを行う汎用目的(General Purpose)GPUや、複数のGPUで計算を並列化する「マルチGPU」に憧れがないと言えば嘘になります。 しかし、GPUの１枚の価格や電気代、排熱の処理を考えると現実的でないと言う結論に落ち着いていました。 今回、さくらインターネットの高火力コンピューティングが試用できたので、やってみたことをまとめます。 本レポートは、10月5日から12日までの「高火力コンピューティング」試用期間中
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
処理を実行中です
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
