AWS Lambda関数の起動時間を約10分の1に短縮、全リージョンに展開
AWS Lambda関数の起動時間を約10分の1に短縮、全リージョンに展開：Lambda関数がVPCに接続する方法を改善 Amazon Web Services（AWS）は、「AWS Lambda」関数が「Amazon VPC」に接続する方法を大幅に改善する新機能を提供開始した。これにより、ユーザーはAWS Lambda関数の起動時間が短縮するというメリットを享受できる。 Amazon Web Services（AWS）は2019年9月3日（米国時間）、AWS Lambda（Lambda）関数の起動パフォーマンスが大幅に向上したと発表した。「Elastic Network Interface」（ENI）をより効率的に利用したためだ。 「Amazon Virtual Private Cloud」（VPC）に接続する全ての既存の関数と新規の関数で効果がある。9月3日から徐々に新機能を展開し、今
ニューラルネットへのベイズ推定 - Bayesian Neural Network - nykergoto’s blog
ニューラルネットワークの過学習防止としてDropout という機構が用いられているのはご案内のとおりです。 この Dropout 、見方を変えるとディープラーニングにおける重みのベイズ推定に相当しているのではないか、という内容が Uncertainty in Deep Learning にて述べられていて、この記事ではその内容について解説していきたいと思います。 また末尾では実際にベイズ推定を実装して、予測がちゃんと不確実性を盛り込んだものになっているかどうか、を確認します。 基本的に記事の内容は元の論文(YARIN GAL さんの博士論文です)と同著者の解説ページを元にしています。それぞれ以下からアクセスできますので、解説じゃなくて自分で読みたい!という方はそちらを参考にしてください。個人的には解説も論文もとても読みやい (なんと数式もとても丁寧に記述されています!!) ので、英語が苦手
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