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0. 概要 これまでエッジでAIを動作させる代表格といえばFPGAが挙げられていたが、最近では低消費電力のGPUを用いることが増えているそうである。FPGAはコードをVERILOGに変換するコストが非常に高く、母艦のマシンで動かしていたコードをそのままエッジ側に流用させたいという需要が高まってきているからである。この需要に呼応して、NVIDIAからエッジ側で動作する低消費電力向けのエッジGPUがいくつも出始めている。 今回は、その中でも大容量といわれているJETSON TX2をセットアップしていきたい。 1. Preparing JETSON TX2 本体。32GBのeMMCが本体に内蔵されているため、こちらにUbuntuをインストールする USBケーブル JETSON TX2と母艦のマシンをつなぐケーブル HDMIケーブル JETSON TX2とディスプレイをつなぐケーブル キーボード

0.概要 機械学習の分野では変分ベイズもとい変分推論が多く取り扱われるようになってきている。変分推論の「変分」は、変分法からきており、これを理解しないことには変分推論の式展開も容易に行うことはできない。そこで、まずは変分法から入門していきたい。 1. 変分法 変分法について説明する。 微分法 微分法は、一般的に関数$f(x)$の最適化問題を考える際に、その関数を最小化・最大化するような$x$を求める。これは関数$f(x)$を微分し、導関数$\dfrac{df(x)}{dx}$を0にするような値を探すことである。

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using UnityEngine; using System.Net; using System.IO; using System.Text; using System.Reflection; using System.Collections; using System; public class Test : MonoBehaviour { static string URL = "YOUR_URL"; void Start () { try{ HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create (URL); HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse (); Stream stream = response.GetResponseStr