2020/08/31開催の、Infra Study Meetup #5「企業に必要とされているインフラ技術とこれから」のLTでお話した内容です。 https://forkwell.connpass.com/event/183909/
2020/08/31開催の、Infra Study Meetup #5「企業に必要とされているインフラ技術とこれから」のLTでお話した内容です。 https://forkwell.connpass.com/event/183909/
Infra Study Meetup #5で変化するインフラ技術の変化に対応する方法についてトークしました。
八代亜紀によるビリー・アイリッシュ「bad guy」のカバー動画が、公式YouTubeチャンネル「八代亜紀ちゃんねる」にて公開される。 ◆八代亜紀 動画、画像 本日8月29日に70歳の誕生日を迎える八代亜紀。デビュー50周年の節目を飾るバースデーライブも新型コロナウイルスの影響により開催中止となる中で、先ごろ大雨の被害に遭った地元・熊本の人々に元気になってもらいたいとの思いから、今回のカバー動画が制作されることとなった。 映像内ではオリジナルの英語詞だけでなく、日本語訳を参考に自身で熊本弁に“訳した”という歌も披露される。なお、現時点でこのカバーバージョンのリリースは予定していないということだ。 デビュー50周年記念 特別企画シングル「明日に生きる愛の歌 / ワタシウタ」 2020年3月11日(水)発売 TYCT-30104 ¥1,320(税込) 1. 明日に生きる愛の歌 2. ワタシウタ
この例に関する質問への回答を補足の項に記載しましたので、より良い理解のためにご参照ください。 1.3 モデル構造 トランスダクションモデル(ある文章を他の文章に変換するモデル(翻訳など))において主流なのは以下のようなエンコーダ-デコーダモデルである。 エンコーダ: 入力の文 $(x_1,\ldots,x_n)$ を $\boldsymbol{z}=(z_1,\ldots,z_n)$ へ変換 デコーダ: $\boldsymbol{z}$ から単語 $(y_1,\ldots,y_m)$ を出力。 ただし、1時刻に1単語のみで、前時刻のデコーダの出力を現時刻のデコーダの入力として使う。 Transformerは基本的な大枠はエンコーダ-デコーダモデルでself-attention層とPosition-wise全結合層を使用していることが特徴。 つまり、以下の3つ(+2つ)のことが分かればモデル
ニューラルネットワークはあらかじめ設計されたネットワーク構造に従ってデータが入力から出力に向かって計算されながら伝搬していく。多くの問題では、事前知識を使って構造を設計することで性能を上げることができる。 例えば、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像は近い位置にある情報が関係があるという事前知識を使って、近い位置にあるニューロン間のみをつなぐことでパラメータ数を減らし、特定のモデルが学習されやすいようにして汎化性能を上げている。 このような事前知識は帰納バイアスとも呼ばれ、学習が成功するかの重要な要素である。しかし、データの流れ方は学習によって決定し、データに合わせて変わることが望ましい。 自己注意(Self-Attention)機構1-2)は、データの流れ方自体を学習し決定するような方法である。もともとRNN向けに提案されたが、CNNなど他のニューラルネットワークにも利用され
説明だけではわかりにくいと思いますし、私も最初この説明だけでは全くわかりませんでした。なので、実践してみたいと思います。以下のような構成をもとに、実際にOverlayFSを構築します。upperdirはここでは使いませんし、一旦その存在を忘れてもらってOKです。OverlayFSはややこしいので、順を追って説明していきます。 lowerdirに相当する2つのディレクトリ「lower01」「lower02」、upperdirに相当するディレクトリ「upper」、mergeddirに相当するディレクトリ「merged」 を作成します。 期待する動きとしては、lower01ディレクトリにあるhoge.txt(中身はhogeと書いてある)と、lower02ディレクトリにあるfuga.txt(中身はfugaと書いてある)の両方のファイルがmergedディレクトリに表示されるというものです。upper
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回は Python 製の Web フレームワークとして FastAPI を導入した話をしようと思います。 Python 製の Web フレームワークPython には代表的な Web フレームワークが 2 つあります。 ・Django: フルスタックフレームワーク ・Flask: マイクロフレームワーク Django は大規模開発向け、Flask は小中規模開発向けと言われますが、今回開発したサーバは小規模なサーバだったため、以前は Flask で開発していました。 しかし、どちらのフレームワークを使う場合でも下記のような機能を使おうとするとプラグインやサードパーティの助けを借りる必要があります。 ・OpenAPI ・JSON Schema ・GraphQL ・We
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