D-MFVI: Distributed Mean Field Variational Inference using Bregman ADMM
Bayesian models provide a framework for probabilistic modelling of complex datasets. However, many of such models are computationally demanding especially in the presence of large datasets. On the other hand, in sensor network applications, statistical (Bayesian) parameter estimation usually needs distributed algorithms, in which both data and computation are distributed across the nodes of the ne
Chainer で Deep Learning: model zoo で R-CNN やりたい - StatsFragments
ニューラルネットワークを使ったオブジェクト検出の手法に R-CNN (Regions with CNN) というものがある。簡単にいうと、R-CNN は以下のような処理を行う。 入力画像中からオブジェクトらしい領域を検出し切り出す。 各領域を CNN (畳み込みニューラルネットワーク) にかける。 2での特徴量を用いて オブジェクトかどうかをSVMで判別する。 R-CNN については 論文著者の方が Caffe (Matlab) での実装 (やその改良版) を公開している。 [1311.2524] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation github.com が、自分は Matlab のライセンスを持っていないので Python でやりたい。Python でやるなら 今
情報意味論の講義資料
レポート提出/確認システム 09/24 第１回講義資料(2012.09.23) 10/01 第２回講義資料1, 資料2, 資料3, Weka説明用データ(2012.09.30) 10/15 第３回講義資料・Rプログラム例(2012.10.14) 10/22 第４回講義資料(2012.10.21) 10/29 第１回演習課題・データ (2012.10.28) 10/29 第５回講義資料(2012.10.28) 11/05 第６回講義資料・補足資料 (2012.11.04) 11/12 第７回講義資料(2012.11.11)) 11/19 第15回講義資料(2012.11.18) 11/26 第８回講義資料(2012.11.25) 12/03 第９回講義資料(2012.12.02) 12/10 第２回演習課題 (2012.12.09) 12/10 第１０回講義資料(2012.12.09) 12
lecture 3
<プログラミング特論 for 慶應義塾大学理工学研究科開放環境科学専攻 M1 in 2002> lecture 3 命令型 (imperative) 言語と作用型 (applicative) 言語 von Neumann 型コンピュータが、計算機の基本アーキテクチャとして かくも長い間主流であり続けたことは一つの不思議である。 多くの計算機アーキテクチャ研究者は、1970年代、80年代の計算機普及拡大期に そう考えた。そしていくつもの新しいアーキテクチャを提案し、実装してきた。 例えば、関数型言語を効率的に実装するために考えられた、データフロー型計算機は代表的である。画像処理を高速で行うためのデータフーロー型 mpu も作成された。 ICOT では論理型言語の計算機を作成した。 しかし、様々な理由により主流にはなりえなかった (どころか商用化されたものは殆どなかった)。 最大の理由は、経
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