anopara終了のおしらせ ブログ anopara は 2022年12月29日 ごろに閉鎖しました。 先生の次回作にご期待ください。 次のブログは多分同じURLで再開します。 詳しいことが決まったらこちらに書きます → https://twitter.com/anoparanominal 創作関連の活動はこちら → https://y9ks.jp 絵とか → https://twitter.com/yuri9000series
Deeplearning4jのScalaサンプルを最速で動かす
というわけで、遊んで暮らすために経済指標が上がるか下がるかを推測する人工知能を作りたいと思います。 最速で、とか書いてる割には前置きが長いので、すぐ試したい方は「サンプルを動かす」のところから読んでください。 TensorFlowについて しばらくTensorFlowを使っていましたが、結局サンプルをちょっと改変したプログラム以上のものは作れませんでした。なんというか、インタフェースが低レベルすぎてモデル構築一つやるのもしんどいです。私は人工知能の研究がしたいのではなく、単に人工知能の応用をやりたいというだけなので、もうちょっと高級なAPI、具体的にはレイヤー1がConvolutionでレイヤー2がPoolingで…というのを指定していく程度の簡便さで使いたい。でもTensorFlowはそういうAPIは用意してくれない。 もうちょっと時間が経てばそういうTensorFlow用のラッパが出来
DeepLearning4J + Scalaで機械学習
DL4Jをバリバリ使ってる人は日本にあまり居ない？ような気がしてきたので、1か月弱くらい色々使ってみた感触などを述べてみる。 DeepLearning4Jってなんだ 公式サイトとかGitHub見てくれ。以下DL4Jと記載。 何が出来るんだ 最近の機械学習系の大体の事は出来るような気がする。RNN（LSTM. GRUは実装中）、Word2Vec、FeedFoward、CNN、RBM（Deep Belief Nets）、AutoEncorderなど。 他のライブラリと何が違うんだ 型付き言語（JVM言語）で組める。他の機械学習ライブラリはC++とか特にPythonが多い。C++は単純に書くのがしんどい。Pythonも悪くは無いのだけど、私にとってはもはやScalaの方が使いやすい（使い慣れてる）のでできればScalaで組みたい。あと、コンパイルされる言語なので数値計算以外の部分はJVMの方がP
あなたのScalaを爆速にする７つの方法
Vector and ListBuffer have similar performance for random reads. Benchmarking showed no significant difference in throughput, average time, or sample times between reading randomly from a Vector versus a ListBuffer. Vectors are generally faster than Lists for random access due to Vectors being implemented as arrays under the hood.Read less
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