Google機械翻訳の仕組み&できるようになったこと/まだ難しいことについて、社内の機械学習勉強会で説明します - yasuhisa's blog
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う予定は特にはないですが、機械学習を使うエンジニアとして知っておいて損はないし、技術的に何が変わったことにより何ができるようになって、何はまだできないのかを知ろう、というのが目的です。技術的な項目は興味ない人も多そうなので、最後に持っていきました。 Google Neural Machine Translation(GNMT)の最近の進化について できるようになったこと 定量的な評価 まだまだ難しいこと 技術的な詳細 Encoder-decoder Attention based encod
Web 関連仕様 日本語訳
このページは、 Web プラットフォーム関連の様々な仕様の日本語訳の一覧と， それらの日本語訳に共通な事項についての説明です。 これらの翻訳の正確性は保証されません。 これらの仕様の公式な文書は英語版であり、 日本語訳は公式なものではありません。 誤訳が無いことは保証されません。 ［ 当の仕様の策定者たちが想定している／当の仕様に期待されている ］意味論を完全かつ正確に反映することは保証されません。 翻訳なので、 語彙レベルで原文と正確に一致する意味を表すことは決してありません。 日本語は自然言語なので、 誰がいつどこで読んでも同じ解釈になることは保証されません。 ）（ 実際に誤訳が見つかることも時折あります。 それらについては見つかり次第修正され， 加えて用語の対訳や言い回しなども時折修正されるので、 これらの翻訳が「完成」する日は永遠に来ません。 逆に原文仕様が誤っていることもあり、
Swift API Design Guidelinesを翻訳してみた(Conventions) - Qiita
Conventions - 規約 General Conventions - 一般的な規約 Document the complexity of any computed property that is not O(1). People often assume that property access involves no significant computation, because they have stored properties as a mental model. Be sure to alert them when that assumption may be violated. 計算量がO(1)で無いcomputed propetyには、複雑度をコメントに記述してください。 我々は、プロパティアクセスは大量の計算を伴わないとしばしば想定します。 なぜなら、普通プロ
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JSR-000352 Batch Applications for the Java Platform - Final Release からダウンロードできるJSR-000352 Batch Applications for the JavaTM Platform 1.0 Final Release for Evaluation（JSR-352-1.0-Final-Release.pdf）いわゆるjBtchのテキトーな翻訳。 このwikiの文章は、JSR 352読んで訳したものですが、個人的なjBatch勉強の副産物にすぎません。そのため、俺のテキトーな翻訳が元で、何らかの不利益を被ったとしても、これといって責任は負えないのでよろしくして、どうぞ。 名詞の翻訳について。jBatch固有の名詞として、job,step,batchlet,chunkなどなどがあります。基本的に、それらはそのまま
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