ぼくの実装した最弱のディープラーニング - きしだのHatena
8月の頭からディープラーニングを実装していたのを、先日、プレゼンしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 - connpass ぼくの実装した最弱のディープラーニング from なおき きしだ ※追記 2023/4/12 SpeakerDeckにも置いてます https://speakerdeck.com/kishida/weakest-deep-learning-i-implemented GPU対応したり、ドロップアウトとかミニバッチとかいろいろ実装して、結構つよくなってます。 ちゃんと学習してくれないこと以外は。 ソースはこんな感じになってきています。 https://github.com/kishida/neuralnet/tree/CorrectOperationAsCCN GPU対応にはaparapiを使っています。JavaでGPUコードが書けるスグレモノです。 ap
COCOMO工数試算 : 試作版
予想ステップ数からCOCOMOの計算式により「工数」や「開発期間」などを算出するフォームです。 翔泳社の「ＳＥのための見積りの基本」を参考に作りました。この本にはさらに詳細な情報（「活動の局面ごとの分布」）まで計算するExcelシートの作り方が載ってます。 ですが、私にはよく理解できなかったのでここでは反映してません。 ＳＥエストproのCOCOMOIIとは別のものです。ＳＥエストproにも実装しようと思っていたのですが、COCOMOIIの計算結果と結構差異がでることと、名称が近似してることからユーザの混乱を招くと思って削除しました。 ＳＥエストproのCOCOMOIIは、要因係数を使うことでより柔軟な工数見積りが可能ですが、開発期間や分布の導出はしません。それらの情報が必要な場合はこちらを参考にされるとよいかもしれません。 上表の「工数」と下表の工数分布の「合計」の値が異なることに違和感
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