フレームワークに頼らずVulkanで畳み込みニューラルネットワークを実装する方法を解説します これは2019年7月20日に行われた 第15回 カーネル／VM探検隊 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/kernelvm_20190720_samples

平成も残るところわずかとなりましたね。 ティム・バーナーズ＝リーによって、WWWの原型が生み出されたのが平成元年(1989年)なんですよね。 そんなことをエンジニア達で話していて、せっかくなので平成に登場した情報技術を時系列にしてまとめる自由研究をしてみることにしました 。 「自分の生まれ年になにができたのか」 「こんな技術もあったなあ」など思いを馳せていただければ幸いです。 ※ スマホなどでは見にくいかと思いますので、画像版やPDF版などもお試しください。 ※ 片手間でまとめたので、「年が間違ってる」「ロゴがおかしい」などあるかと思いますがご容赦ください。 【追記 2019-04-27】 たくさんコメントありがとうございます！ 皆さんそれぞれ平成を思い返していただけたようでとても嬉しく思います。 思い入れのある技術が入っていない、誤りがあるなどのお声も頂いているので、再度調べまして反映さ

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この記事は eeic （東京大学工学部電気電子・電子情報工学科）その2 Advent Calendar 2018 - Qiita の13日目の記事です。 1. なにをしたいの？ 本記事は、小説を書くことができない人間がなんとかして自力（？）で小説を生み出すために試行錯誤した記録です。 リカレントニューラルネットワークの一種である多層LSTMを用いて、「小説家になろう」に投稿された小説の「言語モデル」を学習し、学習したモデルをもとに実際に小説を自動生成します。 「御託はいいから生成された文章を見せろ」という人はこの記事の10章に飛ぶか、https://ncode.syosetu.com/n7444fc/ を見てください。 2. 「小説家になろう」とは https://syosetu.com/ 誰でも無料で小説を投稿、閲覧することができるWEBサイトです。 独自の文化を形成しており、主に異世界

世界中で毎日400万人以上が利用するビジネス向けチャットツール「Slack」が5億ドルの調達を試みているとRecodeが報じた。先日はBloombergによって、Amazonがおよそ90億ドルで同社に買収を提案したことが明らかになっている。 Slackは今年に入ってから、大規模な法人向けチャットサービス「Enterprise Grid」を開始した。今回の調達資金の用途は公式に明かされていないが、今後も業務効率化や自動化を担うコミュニケーションプラットフォームとして、拡大を続けていくことは間違いないだろう。 ボットによって他のチャットツールとは異なる成長を遂げたSlack 2013年にサービスを開始したSlackは、開始初期からAPIが公開され、エンジニアを中心としたユーザーが次々に便利なボットを開発していった。 2015年には、Slack上で利用可能なボットのプラットフォーム「App Di

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最近北米の自宅と日本の実家に VPN を設けていろいろやれたらいいなーと思い、ルーターを物色したらなかなかすごいヤツを発見したので、買ってみました。 EdgeRouter とは 地元サンノゼのネットワーク機器ベンチャー Ubiquiti Networks のルーター製品群です。このルーターはデータセンター等で使われる Linux 系高機能ソフトウェアルーター Vyatta （Brocade の vRouter の源流）R6.3 をベースにした EgdeOS 搭載のルーター製品ですが、信じられないコストパフォーマンスと、 amazon.com での評価が異常に高いのが特徴です。 ちなみに私が買ったのは最廉価モデルの EdgeRouter X ですが、ハードウェアオフロード有効時でルーティング最大 940 Mbps 、IPsec VPN 最大 200 Mbps 、RIP / BGP / OSP

Darknetをインストール id:shi3z さんが、下記のブログ記事でまた何やら面白そうなものを紹介なさっていました。 http://ch.nicovideo.jp/akiba-cyberspacecowboys/blomaga/ar1116319 その名もDarknet！名前からしてヤバそうな匂いがプンプンしますw 記事でも解説していますが、インストールはターミナルでコマンドさえうてれば簡単にできます。自分の環境だと、MacでもRaspberry Piでもインストールできました。 準備は以下3行コピペするだけ。 $ git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git $ cd darknet $ make あとは以下実行して $ ./darknet 以下のような表示が出ればインストールは（一応）成功 usage: ./darknet <

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応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ

「Gartner's 2016 Hype Cycle for Emerging Technologies Identifies Three Key Trends That Organizations Must Track to Gain Competitive Advantage」から、縮小のため一部改変。赤線はPublickeyによる ハイプサイクルは、技術の登場から安定までを以下のステージに分けて説明したもの。 黎明期（Innovation Trigger） 「過度な期待」のピーク期（Peak of Inflated Expectations） 幻滅期（Trough of Disillusionment） 啓蒙活動期（Slope of Enlightenment） 生産性の安定期（Plateau of Productivity） 2016年版のハイプサイクルの中から、注目されるキーワー

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