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Description: WellSVM is a package for scalable and convex weakly labeled SVMs. The package includes the MATLAB code of the algorithm WellSVM. Reference: Yu-Feng Li, Ivor Tsang, James Kwok and Zhi-Hua Zhou. Scalable and convex weakly labeled SVMs. Journal of Machine Learning Research, 14:2151-2188, 2013. ATTN: This package is free for academic usage. You can run it at your own risk. For other purpo
コンピュータ囲碁のモンテカルロツリー探索に興味津々でしたが、コーディングがわからずほったらかしでした。そもそもモンテカルロ法さえ組んだことがない。 西尾さんという方のブログの記事「Rediscover the Monte Carlo」を読ませていただいて、これならHaskellに焼き直しできるかもと、やってみました。 import MyBase ((|$)) import System.Random (getStdGen, randomRs) import Data.Array import Data.List (insertBy) import Data.Ord (comparing) trialsPerOutput = 100000 timesOfOutputs = 20 splitPer n xs = let (xs1, xs2) = splitAt n xs in xs1 : sp
28c3: The coming war on general computation Transcript: transcript.md at master from jwise/28c3-doctorow - GitHub 今夜は、著作権に関しての話はしない。著作権の話はもうたくさんしてきた。文化とか創造性の問題というのは興味深いが、正直なところ、もううんざりだ。僕のようなフリーランスのライターの日銭を稼ぐ現状の変化については、YouTubeで僕の昔のスピーチ動画を探せばいい。今夜は、もっと重要な話をする。汎用コンピューターについてだ。 汎用コンピューターというのは、実際、素晴らしいものだ。あまりに素晴らしいので、我々の社会はまだその真価を完全に把握していない。なんのためにあるのか、なぜ動作するのか、どうやって付き合っていけばいいのか。この疑問は、残念ながら、著作権の話へとつながる。
このエントリは、C++11 Advent Calendar 2011の参加記事です。 今回は、C++11の統一初期化記法(Uniform Initialization)を使用したスタイル改善を紹介します。 統一初期化記法とは まず統一初期化記法というのは、コンストラクタの呼び出しを、関数呼び出しで使用する丸カッコだけでなく、Cからあった集成体初期化の波カッコも使えるようにしよう、というものです。 struct X { X(int a, double b, const std::string& c) {} }; X x1(1, 3.14, "hello"); // これまでの初期化構文 X x2{1, 3.13, "hello"}; // C++11で追加された初期化構文 初期化子リストとの統一 C++11では、ユーザー定義型でも配列の初期化構文を使えるようにするためにinitializer
AAAI2015で発表してきた。タイトルは"OMNI-Prop: Seamless Node Classification on Arbitrary Label Correlation"。必殺チェアーからの質問による時間稼ぎは出ずにちゃんと聞いてくれてる人たちから質問が出たから良かったかな。 今回はソーシャルネットワークにデータを限らずに出来るだけ広範囲のグラフに適用できるアルゴリズムを提案した。話を一般的にしようとすればするほど大変だといういい経験が出来た。ドメインに特化した問題を解くアルゴリズムももちろん重要だけど、やっぱりいろんなデータに対して適用できるアルゴリズムを提案するってのはその分野の発展にも寄与できるしもっと重要だと思う。 OMNI-Prop: Seamless Node Classification on Arbitrary Label Correlation from
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概要 HOG(Histogram of Oriented Gradients)を知らないゴリラはいない。 中部大学 藤吉研究室 http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/joint_hog/pdf/HOG+Boosting_LN.pdf 東工大 画像解析論 http://www.isl.titech.ac.jp/~nagahashilab/member/longb/imageanalysis/LectureNotes/ImageAnalysis07.pdf 以下では、ある点の近傍を1ブロックとして、そのHOG特徴量のみを計算する。 一般的なHOGの計算では画像領域を格子状のブロックに分け、各ブロックの位置(格子点)で特徴量を計算してそれらを連結する。 しかし、これを素朴に実装すると問題が発生する。 たとえば人物検出で探索窓をスライドさせるとき、計算に用いるセルは数ピ
ARM NEONに最適化された、ディープラーニングのライブラリを開発 コンピュータ・通信機器 イーソル、Uncanny Vision Pvt. Ltd.、ビーティージーコンサルティングは、組込み機器向けディープラーニング(深層学習)ライブラリのソフトウェア開発キットを、2015年第3四半期にリリースすることを発表します。 2015年4月16日 報道関係者各位 イーソル株式会社 Uncanny Vision Pvt. Ltd. 株式会社ビーティージーコンサルティング ARM NEONに最適化された、ディープラーニングのライブラリを開発 ~ADAS、マシンビジョン、監視カメラなど、様々な組込み機器におけるディープラーニングの適用が可能に~ イーソル株式会社(本社:東京都中野区、代表取締役社長:長谷川 勝敏、以下イーソル)、Uncanny Vision Pvt. Ltd.(本社:インド バンガロ
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