機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
プリキュアで学ぶ劣モジュラ関数 - むしゃくしゃしてやった，今は反省している日記
Machine Learning Advent Calendar 2015 1日目の企画です． 機械学習・人工知能系の国際会議（ICML, NIPS, AAAIなど）のチュートリアルや論文を眺めたことのある人なら，Submodular Function（劣モジュラ関数）という単語に見覚えがあるかもしれません．実際，ICML 2013，AAAI 2015や今年のIBISでも劣モジュラ関数のチュートリアル講演がなされています．今回は，劣モジュラ関数についてプリキュアで解説したいと思います． 劣モジュラ関数とは 劣モジュラ関数は集合関数（ある集合の部分集合を引数に取り，実数値を返す関数）の一種です．具体的には以下の定義を満たす関数です． $f: 2^E \to \mathbb{R}$ が劣モジュラ関数 $\iff$ 全ての$X \subseteq Y$ と $i \not\in Y$ に対して
Homepage — Modular toolkit for Data Processing (MDP)
News 09.03.2016 MDP 3.5 released! This is a bug-fix release Note that from this release MDP is in maintenance mode. 13 years after its first public release, MDP has reached full maturity and no new features are planned in the future. If you plan to do serious machine learning in Python, use sklearn. Note though that some algorithms, notably SFA and Growing Neural Gas, are only available in MDP. We
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Transformed Weight-normalized Complement Naive Bayes(TWCNB)についての実験と結果 - rubyu's blog
自作ソフトにテキストの多クラス分類機能を組み込みたくて、調べてみたら Complement Naive Bayes（CNB、補集合ナイーブベイズ）というアルゴリズムが最近の流行のようで、これを検証してみることにしました。 元論文 を一通り読んでから検証を進めていきました。実装される際は目を通すことをオススメします。 使用したコーパスは以下のようなもの 想定する用途に合わせて、それなりにクラス間でデータの量にばらつきがあります。 クラス ファイル数 サイズ A 832 121MB B 491 182MB C 449 59MB D 312 111MB E 298 26MB F 245 67MB G 234 73MB H 210 33MB I 123 33MB J 63 3MB K 62 14MB L 47 6MB M 47 5MB ひとまず、シンプルなナイーブベイズを 集合知プログラミング を
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
d.y.d.
19:34 09/09/19 ※Multi Exit 「C言語の関数呼び出しで引数は何個も渡せるのに返値は１個しかないのはどうしたことだどうせスタックに置く個数が変わるだけなのに」問題に関連する話に 「リターンアドレスが１個しかないのはどうしたことだ」問題があります。 どうにかしてみましょう。 String|NotFound get( Map<Int,String> map, Int key ) { if( lowlevel_primitive_map_has_key(map, key) ) return lowlevel_primitive_unsafe_map_get(map, key); // 1個目のリターンアドレスに返る return new NotFound("Error: the key \""+key+"\" not found"); // 2個目のリターンアドレスに返る
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