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「コサイン」がある暮らし、 「だんらん」のある暮らし。 木のぬくもりには、家族の笑顔が良く似合います。 帰りたくなる家づくり。 コサインの木の生活道具がお手伝いします。 News Topic 2024/09/26shop news コサイン青山10th Anniversary「10年間の感謝を込めてスペシャ… 2024/09/21shop news コサイン青山臨時休業のお知らせ 2024/09/20shop news コサイン青山10th Anniversary ものづくりに触れる 靴べら製作… 2024/09/12shop news 【重要】貨物列車の運休によるお荷物のお届け遅延について 2024/09/04shop news コサイン青山臨時休業のお知らせ 2024/08/17shop news [コサイン青山] 株式会社 山万が手掛けるい草製品が期間限定で登場！ 2024/08/0
用語「コサイン類似度」について説明。2つのベクトルが「どのくらい似ているか」という類似性を表す尺度で、具体的には2つのベクトルがなす角のコサイン値のこと。1なら「似ている」を、-1なら「似ていない」を意味する。主に文書同士の類似性を評価するために使われている。 連載目次 用語解説 数学／統計学／機械学習におけるコサイン類似度（Cosine Similarity）とは、2つのベクトルが「どのくらい似ているか」という類似性を表す尺度で、具体的には（ベクトル空間における）2つのベクトルがなす角のコサイン値のことである。この値は、2つのベクトルの内積（＝向きと大きさを持つベクトル同士の掛け算）を、2つのベクトルの大きさ（＝L2ノルム）で割ることで計算される。 この計算によって値が-1～1の範囲に正規化されるので、コサイン類似度が、 1なら「0度で、同じ向きのベクトル＝完全に似ている」 0なら「90
概要 急にリコメンドに興味を持ちまして、ニュースの類似記事検索アルゴリズムを試してみました。 アルゴリズムは、自然言語分野ではよく使われているTF-IDFとCosine類似度を用いました。 TF-IDFとは 文章をベクトル化するアルゴリズムの一つです。 TF : Term Frequency。単語の出現頻度。 IDF : Inverse Document Frequency。直訳すると「逆文書頻度」。 珍しい文字が入ると値が大きくなる為、単語の「希少性」を表しているとも言えます。 各文章の単語を抜き出し、全ての単語に対してTF(その文章が保持する単語数)とIDF(希少性)を掛け合わせたベクトルを作成します。このベクトルを用いることで、文章を用いた情報検索やクラスタリングが可能になります。 詳しくはこちらの記事などが分かりやすいです。 Cosine類似度とは 2つのベクトルがどれくらい同じ向
In data analysis, cosine similarity is a measure of similarity between two non-zero vectors defined in an inner product space. Cosine similarity is the cosine of the angle between the vectors; that is, it is the dot product of the vectors divided by the product of their lengths. It follows that the cosine similarity does not depend on the magnitudes of the vectors, but only on their angle. The cos
Cosine on Twitter: "研究室に貼ってある紙が最高すぎて思わず写真撮っちゃった https://t.co/cv9SDn2wMk"
研究室に貼ってある紙が最高すぎて思わず写真撮っちゃった https://t.co/cv9SDn2wMk
Austin Z. Henley Associate Teaching Professor Carnegie Mellon University Implementing cosine in C from scratch 7/19/2020 Update 7/20: See the discussion of this post on Reddit. Update 3/22: See more discussion of this post on Hacker News and Reddit. Update 6/23: See even more discussion of this post on Hacker News. TL;DR: I explored how to implement cosine using a few different approaches. One of
SOL COSINE JOB 2 元ネタ９個明かし カテゴリ:音楽活動 DJ TECHNORCH@technorch【0】SOL COSINE JOB 2元ネタ明かし９個、秒数指定は全てサウンドトラック準拠です。2014/02/05 17:31:59 DJ TECHNORCH@technorch【1】0:00 BPMが190-195-200、これはHELL SCAPERのテンポと同じ。公式コメントでは「聖なるテンポ 踏みしめて」と引用している。当時の私達にとってこの速度がどれだけ驚異的なものだったかということ。2014/02/05 17:33:30 DJ TECHNORCH@technorch【2】0:01 開始と同時に始まるバスドラムの譜割りがHELL SCPAER (GOTTA MIXのバージョン)と全く同じ。当時私は五鍵では16分音符の連打が間に合わないので左右の人差し指で交互に
【艦これ ローマ堀り】バケツ不要、E-6甲、低燃費Kマス巡回堀＆新規艦レベリング兼用編成:COSiNEのブロマガ - ブロマガ
ローマ堀り。葛城・リットリオの育成も兼用 配信しつつ低燃費編成を作ったので備忘録的にまとめ記事にしておきます。 ルートはHーK（Kで帰還） 水上連合艦隊にて、道中２戦のみ。支援不要 リットリオ（イタリア）・葛城のレベリングも兼用。カレークルーズと同等の経験値が入るので必要十二分。 編成は以下のとおり。 第一艦隊 装備詳細 未改造まるゆは被害担当艦。Hマスの鬼と軽空母の攻撃を吸引役。 いなければ未改造168等修理が早い潜水艦で。 Hマスでよく大破するので、司令部施設で送り返します。それでもKマスはS安定なので問題なし。 制空値は７４で確保確定。未改造葛城で十分です。 利根・筑摩の代わりに、最上型航空巡洋艦でもOK。 葛城で火力出しする場合は、制空値の底上げに航空巡洋艦ｘ２は必須。 航空巡洋艦はローテーション制で疲労対策を。 摩耶は対空カットイン＆そこそこの火力出し要員。重巡なら正直なんでもい
全文検索エンジンで cosine 類似度検索できるらしいというのを bert × elasticsearch の記事で見かけてとてもたのしそうだったので、自分でも環境作るところからやってみました。 hironsan.hatenablog.com やっているのは以下の内容です docker/docker-compose で elasticsearch x kibana x jupyter の立ち上げ jupyter の python から実際に特徴量ベクトルの登録 + 検索の実行 kibana での可視化 (ちょっとだけ) 紹介するコードはすべて以下のリポジトリから参照できます。 github.com Requirements docker docker-compose Setup docker-compose build docker-compose up -d 以上実行するとサーバーが3
COSiNE 満珍楼
AdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representationsを読んだ - Qiita
AdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representationsを読んだ論文読みMetricLearningFaceRecognition CVPR2019(Oral)に採択されたAdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representationsを読んだので記録を残します。 図と表は論文から引用しています。 間違い等お気づきの点ありましたらコメントいただけると幸いです。 事前知識 昨今話題のmetric learningの手法です。metric learningについてはこちらが非常にわかりやすくまとめてくださっているのでそちらを参考にしてください。 概要 A
How to calculate cosine similarity of array in BigQuery - ITipsUs
BigQuery(BQ) is very useful for data analysis or processing.It is good for handling huge data.It returns summary result in short time. BQ has one useful data format "array". When we consider array as vector, we may want cosine similarity of vectors. So how can we get cosine similarity ? So today I introduce about "How to calculate cosine similarity of array in BigQuery". What is cosine similarity
あまたたんの所から。 自分もOpera7から使い始めたユーザだと思う（記憶が曖昧）。 当時は広告が非常にうざかった事しか覚えていない。 当時使っていたOSはWindows2000に128MBのメモリ。 Operaはメモリ最小設計にされてたとは言え、OSがメモリを食いまくっていたので随分と不安定な動作をしていた。 で、結局その後IEに戻ったのだが、その当時はタブを上手く使いこなしていなかった。 （そもそも、タブという概念が良く理解できていなかったし） タブブラウザが便利だなぁと思ったのは、MoonBrowserに出会ってから。 こいつは異様なくらいに軽かった。 タブブラウザ黎明期にはBugBrowserやDonutやLunascapeやSlepnirを片っ端から試して毎日試行錯誤していた気がする（この辺も記憶が曖昧）。 で、一番最初に落ち着いたのがMoonBrowser。 記憶が曖昧だし断言
元ネタ http://orera.g.hatena.ne.jp/higeorange/20070118/1169115087 何かと最近Vimちっくなキーバインドに悶えている自分は、キーボードショートカットを弄り回しています。 Advanced Browser Widget j : Scroll down k : Scroll up h : Scroll left l : Scroll right j shift : Navigation down k shift : Navigation up h shift : Navigation left l shift : Navigation right Advanced Edit Widget h ctrl : Backspace Application y : Copy p shift : Paste Browser Window [ ct
Sol Cosine Job 2単語 56件 ソクシンジョウブツ 2.6千文字の記事 2 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要 or DIE!関連動画 or DIE!Extend or DIE!関連コミュニティ or DIE!関連項目 or DIE!掲示板＼Good evening, or DIE!／ Sol Cosine Job 2とはbeatmaniaIIDX20 tricoroに収録された楽曲である。 概要 or DIE! ジャンル名 FREEFORM HARDCORE アーティスト DJ TECHNORCH BPM 190-200 難易度 beatmaniaIIDX jubeat NORMAL HYPER ANOTHER BASIC ADVANCED EXTREME SP 6 [BSS] 9 [BSS] 12 [BSS] 6 9 10 DP 6 [BSS] 11 [BSS] 1
![Sol Cosine Job 2とは (ソクシンジョウブツとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
Cosine DecayとWarmupを同時にこなすスケジューラー（timm）| Shikoan's ML Blog
学習初期は徐々に学習率を上げていく「Warmup」と、学習率をなめらかに下げていく「Cosine Annealing」を1つのオプティマイザーとして楽に実装する方法を、timmライブラリを使って見ていきます。 timmについて timm（PyTorch Image Models）という便利なライブラリがあります。画像のTransformer系の論文実装で特によく使われているライブラリです。 このライブラリでは訓練済みのモデルの係数の提供の他に、Data Augmentationや学習率のスケジューラーも入っています。RandAugmentやCutMix、Mixupといった、ディープラーニングのフレームワークには組み込まれていないが、1から実装するとそこそこ大変なAugmentを使いたいときはかなり便利です。PyTorchのデフォルトのコードとも相互運用できるようになっています。 Cosin
Traditionally, multi-layer neural networks use dot product between the output vector of previous layer and the incoming weight vector as the input to activation function. The result of dot product is unbounded, thus increases the risk of large variance. Large variance of neuron makes the model sensitive to the change of input distribution, thus results in poor generalization, and aggravates the in
ギアチェン参考用に。IIDXは難しいゲームですから、頭を使わないと上手くなれないですね。
きそまる戦車道レギュラー解説員の一人、ぞいふらい先生。 きそまる戦車道で初めて知った諸兄も多かろうと思うぞい。 ぞいふらい先生ってなんなの！？ そう思う視聴者諸兄も多かろうと思う。ちょっと誕生の流れを解説してみましょうぞい。 ●ぞいふらい先生の生まれた理由 まずはこの画像をじっくりご覧頂きたい。 ジワジワ来る、所謂「矛盾塊」というネタ画像である。 有り体に言ってしまえばインターネットミームの１つであるが、まずミームそのものを説明せねばなるまいかな。 ●ミームってなんぞ ミーム（meme）とは「人々の間で心から心へとコピーされる情報のことであり、社会・文化を形成する様々な情報として分析される」（wikipediaより引用） ミームというのは比較的新しい概念であり、動物行動学者、進化生物学者であるリチャード・ドーキンスが、1976年にThe Selfish Gene（邦題『利己的な遺伝子』）と
The raised-cosine filter is a filter frequently used for pulse-shaping in digital modulation due to its ability to minimise intersymbol interference (ISI). Its name stems from the fact that the non-zero portion of the frequency spectrum of its simplest form () is a cosine function, 'raised' up to sit above the (horizontal) axis. Frequency response of raised-cosine filter with various roll-off fact
スタッキングも出来、収納にも便利 木の風合いを損ねないようオイルで丁寧に仕上げた、ナチュラルなメープル材を使用しています。スタイリストの岩立通子さんデザインによる、脚が付いた便利なトレーです。幅46cm、奥行き37cm、高さ14.5cmで、ひとり用のお膳としてもちょうどいいサイズ。重ねてコンパクトに収納しておけるスタッキングタイプなので、来客用にいくつか揃えておくのもおすすめです。なお、長時間、水気にさらすとシミの原因になるため、塗れた時には乾いた布で拭き取り、よく乾燥させてください。 トレーを置いた場所が新しい居場所 キッチンで料理を乗せ、そのまま寝室に運んで、ベッドの上で朝食を摂る。そんな優雅な使い方もできますし、ローテーブルを置いていないフローリングのリビングで、お茶を飲んだり、アルコールと軽いつまみを楽しみたい時のミニテーブルとしても活躍してくれます。夏などはちょっと窓を開け放ちな
cosine similarityの重み付けを使った、パーソナライズできるrecommender systemのベースライン - メモ帳
アイテム情報とユーザー情報を組み合わせた、パーソナライズされた推薦を行う基本的なシステムを紹介します。重み付けしたcosine similarity (コサイン類似度)によるシンプルな手法です。いわゆるcontent-basedなrecommendになっています。 機械学習を使った推薦システムでは、metric learningやautoencoderなどで高尚な特徴量に変換し、類似度の大きさを指標としたものが派手な話題性の高い手法だと思います。しかし、これらの手法は直感的でないので、うまく学習できないと全く使えないものになると思います。そこで、保守的な、ベースラインとして使う想定の手法を紹介したいと思います。 推薦システム まずは、recommendの概要を簡単にまとめます。 recommnedは主に以下の2種類のアルゴリズムが使われます。 content-based (コンテンツベース
polygonal labs - Fast and accurate sine/cosine approximation
Trigonometric functions are costly operations and can slow down your application if they are extensively used. There are two reasons why: First, Math.sin() is a function, and thus needs a function call which simple eats up some time. Second, the result is computed with much more precision than you would ever need in most situations. Most often you just want the periodic wave-like characteristics o
Cosine-similarity is the cosine of the angle between two vectors, or equivalently the dot product between their normalizations. A popular application is to quantify semantic similarity between high-dimensional objects by applying cosine-similarity to a learned low-dimensional feature embedding. This can work better but sometimes also worse than the unnormalized dot-product between embedded vectors
Cosine Similarity Tutorial
Cosine Similarity Tutorial Abstract – This is a tutorial on the cosine similarity measure. Its meaning in the context of uncorrelated and orthogonal variables is examined. Keywords: cosine similarity, tutorial, dot products, vectors, orthogonal, uncorrelated Published: 04-10-2015; Updated: 09-15-2018 © Edel Garcia, PhD; admin@minerazzi.com Introduction In previous tutorials we discussed the differ
cosine_distances
cosine_distances# sklearn.metrics.pairwise.cosine_distances(X, Y=None)[source]# Compute cosine distance between samples in X and Y. Cosine distance is defined as 1.0 minus the cosine similarity. Read more in the User Guide. Parameters: X{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples_X, n_features)Matrix X. Y{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples_Y, n_features), default=NoneMatrix Y. Retu
GitHub - PiMaker/ltcgi: Optimized plug-and-play realtime area lighting using the linearly transformed cosine algorithm for Unity/VRChat.
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Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
独学／我流でのまとめです。何の参考にもならないと思いますが、、、、ニコニコ動画とかで描いてみたをアップすると、「photoshopで線引けるのか！」的なコメ多かったので需要あるかなと思い作ってみた■補
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コサイン類似度（Cosine Similarity）とは？
Pythonで英文類似記事検索アルゴリズム : TF-IDF, Cosine類似度 - Qiita
Cosine similarity - Wikipedia
Implementing cosine in C from scratch
SOL COSINE JOB 2 元ネタ９個明かし : HARDCORE TECHNORCH
elasticsearch で cosine類似度検索する - nykergoto’s blog
私がIEからOperaへ移行したときの話。@Arc Cosineの中の人
OperaでVim風キーバインド（Arc Cosine風味)
Sol Cosine Job 2とは (ソクシンジョウブツとは) [単語記事] - ニコニコ大百科
Cosine Normalization: Using Cosine Similarity Instead of Dot Product in Neural Networks
【IIDX20 tricoro】Sol Cosine Job 2(DPA) 平泳ぎに対するソリューション
ぞいふらい先生って？ミームって何？:COSiNEのブロマガ - ブロマガ
Raised-cosine filter - Wikipedia
cosine/お月見トレー メープル材 商品カタログ - All About スタイルストア -
Is Cosine-Similarity of Embeddings Really About Similarity?
tf.losses.cosine_distance | TensorFlow v1.15.0
#がんばろうとおもったｗ Photoshopでのペン入れのコツ - COSiNEのイラスト - pixiv