私たち(木村・ジェプカ・高丸)は、ラジオ番組のパーソナリティとリスナーの関係を参考にした対話処理の新しい枠組みを提案しています。従来の対話システムでは、応答の品質向上に焦点を当てていて、継続して利用するしくみや入力の負荷についてはあまり考えられていない(はず…)。 研究代表者 小樽商科大学 木村泰知 従来研究との違い 関連業績 木村泰知, ジェプカラファウ, 高丸圭一, “Radiobots型対話システムの提案”, JSAI2015. … Radiobots型対話システムの実装例 Radiobots型対話システムの実装例(2015年12月) Radiobots型「Pepperで小樽商科大学を紹介する」対話システムの実装例(2016年06月)
MacでCファイルとアセンブリをリンクして,実行する方法. 用意するもの foo.asm アセンブリを書いたファイル GLOBAL _foo _foo: push ebp mov ebp, esp sub esp, 4 mov eax, [ebp+8] imul eax, [ebp+8] mov [ebp-4], eax mov eax, [ebp-4] add eax, 2 mov esp, ebp pop ebp ret *1 これはCで書くと以下と同じ. int foo(int x) { int y = x * x; return y + 2; } main.c Cのソースコード #include <stdio.h> main() { printf("%d\n", foo(3)); } 以上.nasmは元々入っているはず. 実行手順 $ nasm -f macho foo.nasm
「パターン認識と機械学習(PRML)」10.2 章に従って変分ベイズ(Variational Bayes, VB)を R で実装してみて、PRML に書いてある内容通りか確認してみたところ、なんか違う。 「『変分混合ガウス分布は、余った混合要素は勝手にゼロになるから K が大きくてもいいよ』とか書いてあるけど全然縮退しないよ。ベイズ職人でないとうまくいかないらしいよ」 「初期値について『対称性から、通常 m_0=0 とおく』と書いてあるけど、ほんとに m_0=0 にしたら、全パラメータが k に対して同じ値になっちゃうよ」 と言いふらしていたら、スクリプトのバグだった。 ので、罪滅ぼしにまじめにもうちょっといろいろ検証してみたよ、というお話。 経緯 変分ベイズ実装(PRML 10.2) https://shuyo.hatenablog.com/entry/20100306/variatio
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