1 つのグラフに対し、PyG の Sampler を利用してMini Batchによる学習を行う TL;DR 大きな構造のグラフをグラフニューラルネットワークで学習する場合、メモリに乗り切らない可能性があるため、サンプリングして学習する必要があります。 今回、PyG; pytorch-geometicsのSamplerを利用して、1つのグラフをサブグラフに分割し学習を行ってみました。使用するSamplerは以下の通りです。 NeighborSampler データセットはみんな大好きKarateClubを利用しています。ノードが所属するクラスを推論するタスクです。 データの準備 from torch_geometric.datasets import TUDataset, KarateClub # dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='
Coders at Workという業界の有名人に対するインタビュー集を読んでいるが、プログラミング寄りの切り口が面白い。さて、本書のインタビューイの1人としてKen Thompsonが登場する。ベル研でProject MACに関わる以前の話から、現在Googleで何をやっているかという話まで触れられている。もちろんPlan 9の話題も(Linuxへの評価に関連して)出てきて、Plan 9のドライバを書くときは、Linuxのドライバを参考にしたと答えている。 ベル研のProject MAC撤退に伴い、kenとdmrらはMulticsの開発をやめ、そのアンチテーゼとしてUNIXを作り始めたというのは、歴史としてよく語られる。が、MulticsとUNIXの間の技術の連続性にもっと着目してもよいのではないだろうか。Multicsは技術的には非常に野心的な、怪物システムであったが*1、UNIXを設計
ゲーム好きで翻訳業界に興味のある方なら、ゲーム翻訳者に憧れる人も多いだろう。ただ、ゲーム翻訳者による実際的な様子をうかがえるような資料は少ない。今回はそのことについて説明しよう。先に結論を言ってしまおう�。「ゲーム翻訳はあまりおもしろくない。ゲームはプレイするほうが楽しい」。 ゲーム翻訳は、その名の通りゲームを翻訳するのだが、作業内容はさまざまだ。一般的に、現在では、スマートフォンアプリゲームの翻訳やPCゲームの翻訳需要が多い。最近のゲームは規模も大きいため、一人ですべてを翻訳することは少ない。ベンダーやエージェントが翻訳をコーディネートし、複数の翻訳者に割り当ててプロジェクトを進めていくのが一般的だ。 翻訳内容も多種多様で、ユーザーインターフェイス(ボタンなど)、キャラクターのセリフ、アイテムの名前や説明、ストーリーラインの翻訳と幅広く存在する。ゲームの規模が大きければ、それぞれの翻訳者
趣味活動の記録&備忘録として、主に個人的なメモ書き目的に投稿しています。※Amazonアソシエイトプログラムに参加しています※(MIKI Yoshihito) 「ハドソン」というファミコン黎明期に活躍した会社をご記憶の方も多いと思います。今回はそんなハドソンについて。 私の住む札幌と縁の深いハドソンは、その創業者が熱狂的な鉄道マニア、それもC62蒸気機関車のファンだったという事で、郵便番号が062で始まる札幌市豊平区に会社を構えたというのは有名な話です。 当初はアマチュア無線の店「CQハドソン」としてオープン(1973年)。その後、パソコン販売やパソコン向けゲーム開発を手掛けるようになり、1983年に初代ファミコンが登場後はブーム黎明期を支えたゲームソフト開発会社としての頭角を表します。 ちょうどファミコン世代のアラフィフな私、小学生当時に雑誌コロコロコミックを通じて日本中に喧伝された高橋
会計と税務に関する仕事をしております。 特に会計や税法に関する大学教育を受けてきたわけではなく、ほぼ独学です。 実務で出くわした問題を解決するためにあれこれ本や雑誌記事をめくったり。 新しい会計基準が適用になるとなれば、それへの対応をいろいろ調べて考えたりして。 こういう勉強の仕方だと、自分が経験したことがある事例には異常に強くなれるのですが、ちょっとだけ離れた隣の分野だとまるでわからなかったり、会計基準や税法の「根本にある思考方法」を理解していないくて、思わぬ誤解をしてしまっていたりという弱さも。 というような自分の弱点についてはじゅうぶんに自覚していたので、なんとか体系的な学びが欲しいなあ、とずっと考えてきたわけです。 そんなとき、地元大学に設置されている大学院で、「働きながら学べますよ」と学生を募集してるのを見かけました。 会計や税法の講義も設置されている! で、これは行くしかないと
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