PEP 544 – Protocols: Structural subtyping (static duck typing) | peps.python.org
PEP 544 – Protocols: Structural subtyping (static duck typing) PEP 544 – Protocols: Structural subtyping (static duck typing) Author: Ivan Levkivskyi <levkivskyi at gmail.com>, Jukka Lehtosalo <jukka.lehtosalo at iki.fi>, Łukasz Langa <lukasz at python.org> BDFL-Delegate: Guido van Rossum <guido at python.org> Discussions-To: Python-Dev list Status: Final Type: Standards Track Topic: Typing Create
ニューラルネットワークの演算量を計測する
Idein エンジニアの打田です。 今回はパフォーマンスカウンタを利用してニューラルネットワークの演算量を計測してみたので方法を共有したいと思います。 昨今は大規模なネットワークを学習するために GPU クラスタが利用されはじめていたり、推論についても GPU やディープニューラルネットワーク用のプロセッサなどの開発であったりと、ニューラルネットワークの演算負荷を効率よく処理するニーズは高まっています。 さてしかし、ニューラルネットワークの演算負荷というのはどのくらいのものなのでしょうか、あるプロセッサが利用できるときにどのニューラルネットワークがどれくらいで実行できるのか、あるいは、ある学習済みニューラルネットワークがあるときにどのプロセッサならどのくらいの時間で実行できるのか、プロセッサの性能とモデルの規模の関係に、おおよそのあたりがつけられるとニューラルネットワークの演算負荷というも
ドワンゴのAIによる競馬予測企画、結果発表！ 気になる収益は……？ | ねとらぼ
ドワンゴが3月に始動した企画「人工知能募金 -あなたの募金を増やします-」の結果が発表されました（関連記事）。独自の競馬予測AI「Mamba」の予測をもとに馬券を購入し続けた結果、4〜6月のレースでの通算回収率は135.13％に。最終的に58万990円の収益が出たとのことです。 同企画のコンセプトは、ユーザーから集めた募金をもとに競馬に挑み、収益を寄付するもの。他人のお金で馬券を購入するのはノミ行為に該当するため、寄付金の同額をドワンゴが用意して馬券を購入し、的中による収益と元の寄付金を全て寄付する仕組みをとっていました。 集まった寄付金は総額49万3100円。AIによる運用で増えた分と合わせて、107万4090円が「どうぶつ基金」「ばんえい振興基金」「吉備高原サラブリトレーニング」に寄付されることになりました。 月ごとの予測結果を見ていくと、本格的な運用を開始したばかりの4月は回収率86
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