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『qiita.com』

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  • Pythonでベイズ最適化を行うパッケージ GPyOpt - Qiita

    5 users

    qiita.com/marshi

    ベイズ最適化とは ベイズ最適化は,ガウス過程(Gaussian Process)というベイズ的にカーネル回帰を行う機械学習手法を使って,何らかの関数を最適化する手法です.このベイズ最適化のメリットは様々で,例えば,入力が連続値でない(微分不可能な)関数に適用できたり,局所解がある関数に強かったりします.これらのメリットのため,今後様々な問題に適用可能だと考えられます.ここでは,Pythonでベイズ最適化を行うパッケージであるGPyOptについて使い方を説明します. GPyOptのインストール 環境としてanacondaを使います.最新のscipyとGPy(ガウス過程)のパッケージが必要となっています. 入力が1次元の関数最適化(解説) まずは,入力が1次元の非線形関数を最適化しましょう. 今回は,$f(x)=\cos(1.5x)+0.1x$の関数を,$0\leq x \leq 10$の範囲

    • テクノロジー
    • 2018/05/29 19:38
    • ニューラルネットワークで作曲をする! Magentaを動かす - Qiita

      3 users

      qiita.com/marshi

      Magentaとは この前、GoogleのMagentaという新プロジェクトがGithubにてオープンになりました。 https://github.com/tensorflow/magenta Magentaというのは、ニューラルネットワークを使って、美術や音楽を生成するプロジェクトです。 機械学習のクリエイティビティを進化させるのと、アーティストと機械学習のコミュニティとなることを目的としています。 作曲をするリカレントニューラルネットワーク Magentaの第1弾として、作曲をするリカレントニューラルネットワーク(RNN)のモデルが公開されました。 LSTM(Long Short-Term Memory)という手法を取り入れたものです。 magenta公式サイト(http://magenta.tensorflow.org/ )によれば、 It’s purposefully a simp

      • テクノロジー
      • 2017/10/08 08:32
      • Spring Securityを使ってLDAP認証する方法 - Qiita

        3 users

        qiita.com/marshi@github

        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

        • テクノロジー
        • 2015/09/14 14:01
        • java
        • 技術
        • 資料
        • security
        • docker上のCPU負荷を計測する方法 - Qiita

          6 users

          qiita.com/marshi@github

          概要 dockerで動かしているサーバのCPU負荷を計測しようとして、「docker上のサーバからtopとかで見れるんでしょ?」って思ってたら実はそれで取得できるのはホストサーバの負荷だったということでじゃあどないすんねんっていうお話 方法 コンテナごとにcpuやらメモリやらのメトリクスがファイルに出力されているのでその情報をもとにしてCPU負荷を算出する。 cpu使用時間 (動作確認環境では100ミリ秒というよくわからない単位に・・) $ cat /pathto/cgroup/lxc/$container/cpuacct.stat user 163 system 137 サーバ稼働時間(ナノ秒) $ cat /pathto/cgroup/lxc/$container/cpuacct.usage 10130485311 これらそれぞれの差分を割り算することで単位時間あたりのCPU負荷を計算

          • テクノロジー
          • 2014/07/02 09:28
          • docker

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