本日は、初心者のためのUbuntuについてのチュートリアルです. 大学生、高専生、エンジニア、研究者がまず初めに単語や概念を知っておくことで、調べやすい、理解しやすくなることを目指した動画です. 基本的にターミナルでの操作や、知るべき概念を中心として解説しています. Linuxの起動から、プロセス、ターミナル、環境変数、bashrc、仮想コンソールやシバン、rootや管理者権限、makeコマンドやsshまで、幅広く抑えて解説. 実践の上で必要な知識を揃えてみました. この動画で、ターミナルの使い方、apt get installとビルドの違いや、GRUBなどのブートローダの役割、Ctrl Zによる停止やfg, bgコマンドの関係、ファイルシステムの概要などを把握できるはずです. 25分で全て簡単に抑えられるようにわかりやすく解説します. 【リンク】 【概要把握】Git/Githubを

ここ最近DeepLearning関連のコードを書いていなかったので、 最新のDeepLearningの実装やお作法、Stable Diffusionの実装などをStable Diffusionのレポジトリ通して、この際お勉強. ソースコード CompVis/stable-diffusion 参考文献 仕組みなどは下記で簡単に抑えた上でコードを確認. 本家サイト Stable Diffusion with 🧨 Diffusers 日本語解説系 日本語 【概要速修】Stable Diffusion(テキストから画像生成)はどうやって実現するのかざっくり仕組みを知る(DiffusionModel,Deep Learninig)【機械学習解説動画】 下記で概要を押さえてからコード見たから、大分読みやすかった. Top Directory (ざっと) まず一番上のフォルダで目についたものを確認.

ThothChildrenは、学生、研究者、エンジニアのためのわかりやすい工学、技術の解説動画チャンネル!みなさんの技術、学術の学習をサポートする動画を追加していきます.より効率よく学べるようにわかりやすさを意識した動画をご提供していきます.目指すべきはサッと技術を深く学べる環境を用意することにあります.多くの人...

隠れマルコフモデル(HMM, Hidden Markov Model)は、内部の観測できない状態を外部で観測できる状態から推定する技術. 内部の状態は確率でどれかの状態に遷移し、遷移した先で決まった確率で観測される状態を出力する.ビタビアルゴリズムで内部の最も考えられる状態遷移を予測し、Forward-Barckwardアルゴリズムで各時刻、各状態の確率を算出し、BaumWelchアルゴリズムでそもそもモデルのパラメータを推定する.