高次元ベクトルデータにおいて高速な近傍検索を実現するNGTの公開
Yahoo! JAPAN研究所の岩崎です。 私は主に特定物体認識の研究開発を行っていますが、その一方で特定物体認識において必須技術である高次元ベクトルデータの近傍検索の研究開発も行っています。近傍検索の一種であるk最近傍検索とは、クエリとしてベクトルデータが与えられた時に、クエリと空間内に点在するベクトルデータとの距離に基づき近い順にk個のデータを検索する、ことです。kが5の場合の最近傍検索の例を図1に示します。図中の数字は距離の順位で、青い点が検索結果となるデータです。 空間内のすべてのデータとの距離を計算すると時間がかかるので、高速化のためにインデックスを利用します。インデックスを用いることにより数次元といった低次元のベクトルデータ空間では高速な検索が比較的容易に実現できます。しかし、インデックスを用いても100次元を超えるような高次元ベクトルデータの場合には高速に検索することが困難と
#TestingFrameworkMeeting に参加しました（１） - テスティングフレームワークの歴史 - @ledsun blog
参加した時のメモです。 t-wadaさん Testing Framwork Meeting テスティングフレームワークの歴史 http://www.slideshare.net/everzet/bdd-in-symfony2/42 のスライドがベース。 有史以前 make checkのように、テストを自動化する風習はあった。 開発者はそれぞれ秘伝の手法でテストコードを書いていた。 JUnit Kent BeckがJUnitを書いた。 1994 SUnit 1997 JUnit プロダクトコード書いてから、テストコードを書くまでの時間が短いほうが、 プロダクトコードに対する気づきが得られ、それをプロダクトコードに反映できることがわかった。 テストコードをさらに早く、プロダクトコードより早く書いた。 テストファーストが生まれ、ユーザーの視点でプロダクトコードを設計できるようになった。 自動テス
The Boosting Margin, or Why Boosting Doesn't Overfit
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Adam論文概要とコード - Qiita
最近、機械学習系のタスクから離れていて(ずっとRails書いてました...そろそろ機械学習界隈の世界に戻らんと...) まだAdamの論文読めてなかったので、読んで適当に実装してみました。 motivation 簡単に実装できて、計算効率が良くて、省メモリで、スケールの影響も受けにくくて、大規模なデータ/パラメタに対して適応的なモデルを作りたい Adamの名前の由来 Adaptive moment estimation Adamの利点 AdaGradとRMSPropの良い所を合わせ持った手法 AdaGradはsparse gradientに強い(が、一次モーメントのバイアス訂正項がないのでバイアスが非常に大きくなって、パラメタの更新が非常に大きくなる) RMSPropはオンラインで非定常な設定で強い（がバイアス訂正項が小さな値になるとstepsizeがバカでかくなる） 初期値を与える必要は
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