米Google、リランキングモデル構築フレームワーク「Reranker Framework（ReFr）」を公開 | OSDN Magazine
音声処理や機械翻訳などではある入力に対してスコアのある複数仮説を出すが、リランカーはこれらの複数仮説を学習モデルを利用してリランクするシステム。Googleが今回公開したReranker Frameworkは、さまざまなデータセットに対してリランカーを用いるためのフレームワークで、ランキングモデルの利用、学習に利用できる。オリジナルのモデルにはない付加情報をベースにランクされた仮説やアウトプットを並べ替えることで、精度改善を図れるという。実際、このアプローチは音声や自然言語処理が持つ幅広い問題に有用であると考えられているという。 速度と柔軟性を念頭に設計し、コア部分はC++で作成されている。ランタイム設定メカニズムも備えており、「Apache Hadoop」などの並列分散処理を活用した運用も可能という。 ReFrはGoogle Codeのプロジェクトページより入手できる。ライセンスは修正B
米Google、非線型最小二乗問題ソルバー「Ceres Solver」を公開 | OSDN Magazine
米Googleは5月1日、非線型最小二乗問題ソルバー「Ceres Solver」 をオープンソースで公開した。Google社内で利用されていたものをオープンソース化したもので、C++で実装されている。さまざまな分野で利用できるという。 非線型最小二乗問題ソルバーは与えられたデータ集合からそれを近似する非線形関数を得る問題を解くツール。統計処理におけるフィッティングや写真からの3Dモデル構築など様々な分野で利用されており、Ceres SolverはGoogle社内においてストリートビュー撮影などで実際に利用されているという。ライセンスは修正BSDライセンス。 Ceres SolverはポータブルなC++ライブラリとなっており、大規模かつ複雑な非線型最小二乗法のモデリングが可能。シンプルなAPI、自動微分、堅牢な損失関数などの機能を持ち、C++の行列ライブラリ「Eigen」を利用したQR分解や
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