Convex Optimizationposted with カエレバStephen Boyd,Lieven Vandenberghe Cambridge University Press 2004-03-08 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 凸最適化の概要と種類 線形計画法 (Linear programming) 二次計画法 (Quadratic programming) 二次錐計画問題(Second-order cone programming, SOCP) 整数計画問題 (Mixed Integer programming) 凸最適化の専門用語 unbounded infeasible active, inactive redundunt 凸集合と凸関数 Convex Set (凸集合) Convex function(凸関数)
ブレインパッドでは最新技術の実用化とサービス品質の向上を目的に、日々、研究・開発を行っています。本ブログでは、メディア広告のマーケティング施策などに用いられる、予算配分最適化の技術をご紹介いたします。 Table of Contents イントロダクション 予算配分最適化 包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA) 包絡分析法の考え方 CCR モデル BCC モデル DRS モデル 包絡分析法の問題点 Free Disposal Hull (FDH) FDH iFDH 予算配分最適化への適用例 まとめ 参考文献 イントロダクション こんにちは、アナリティクスサービス本部の加藤です。現在私は研究開発グループの下で新たなデータ分析手法の研究開発の仕事に携わっています。 研究開発グループでは、ブレインパッドに依頼されるデータ分析案件の品質向上を目的に、新たな分析手
This paper presents the design of Glow, a machine learning compiler for heterogeneous hardware. It is a pragmatic approach to compilation that enables the generation of highly optimized code for multiple targets. Glow lowers the traditional neural network dataflow graph into a two-phase strongly-typed intermediate representation. The high-level intermediate representation allows the optimizer to p
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く