エコーチェンバー現象 - Wikipedia
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ブッシュ政権時代、米国メディアによる政権への批判は激しいものだった。なぜかそれに便乗してブッシュ政権を叩けばいいとした日本のメディアもあり、滑稽だった。それが昨今では茶会党（ティーパーティー）叩きになっているように見える。こうした、どこかに悪のグループがいて叩けばいいとする短絡な政治観には困惑するし、メディアが図に乗るのは問題である。兆候が見えるうちに指摘してしておいたほうがよいだろう。言うまでもないし言っても無駄かもしれないが、私は茶会党を支持するわけではない。メディアが暴走しているときは市民が批判したほうがいいだろうと思うだけである。 理不尽な茶会党叩きという点でわかりやすい記事があった。毎日新聞「米保守革命：第１部・ティーパーティーの実像／２ 非妥協で政治が機能不全」（参照）である。こう切り出されている。 米国で広がる草の根保守運動「ティーパーティー（茶会運動）」は、安易に妥協しない
cuDNNはNVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリである。このライブラリを使うとCaffeやChainerなどのDeep Learning用のソフトウェアの速度が向上する。 この速度向上に寄与している最も大きな部分がConvolutionの高速化である。 個人的には、CPUでどこまで高速にConvolutionが実現できるのかに興味がある。本記事は、その準備段階として、どういう高速化戦略がありえるのかを調べたものである。 ConvolutionとはConvolutionは、日本語では畳み込みと呼ばれる操作である。畳み込み操作自体は何次元のデータ構造に対しても定義できるが、以下では、画像処理でよく使われる、二次元のConvolutionのみを考える。 何も考えずに普通にConvolutionを実装すると、以下の擬似コードのようになるだろう。ただし、簡単のため、境界
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茶会党（ティーパーティー）バッシングという都合のいい物語: 極東ブログ
なぜcuDNNのConvolutionは高速なのか | 射撃しつつ前転