ドイツ人数学者、Gottlob Frege氏から名付けられたFregeは、JVMのための純粋関数型の強力な型付き言語だ。FregeはHaskellと似ていて、「もっともHaskellらしいコードを修正せずに、または、見て分かる最小限の調整だけで動かせる。」 Fregeの開発者たちによると、Fregeは「パワー、単純さ、表現力の豊かさの組み合わせにおいて、類を見ないもの」である型システムをJVMに持ち込んだ。これにより、非正格 評価と型推論をサポートし、純粋性とデフォルトの不変性を可能にする。そのため、副作用は宣言された時のみ使うことができる。Fregeは、以下のようなHaskellの機能をほぼサポートしている。 ADTとパラメトリックポリモフィズムを用いた型クラス より高いランクの型 パターンマッチング リストの包含 do表記 ポイントフリースタイル モジュール functor、monoi
人工知能(AI)やビッグデータ分析などで大きな注目を集めるディープラーニング(深層学習)。「Caffe」や「Torch」、「Chainer」など、同分野の研究者らが開発したオープンソースソフト(OSS)のフレームワークが既に利用可能となっているが(日経エレクトロニクス関連記事)、ここに一石を投じるのが米Skymind社だ。 既存のフレームワークの多くがPythonベースであるのに対し、Skymind社が手掛けるディープラーニングフレームワーク「DL4J(Deeplearning4j)」は、Java仮想マシン(JVM)上で動作するのが特徴だ。エンタープライズ向けのアプリケーションサーバーで動作させることができ、企業が持つ既存の情報システムと組み合わせて運用しやすい。 Skymind社創業者のAdam Gibson氏は「研究開発用途ではなく、エンタープライズで使える商用レベルのディープラーニン
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 某所ディープラーニング勉強会の発表資料です。 AutoEncoderって何? 出力データが入力データをそのまま再現する3層ニューラルネットだよ。 普通は、隠れ層の次元を入力層&出力層より小さくするよ。 AutoEncoderの意味は? 次元削減だよ。 データが分布する多様体を推定しているともいえるよ。 主成分分析に似てるけど、シグモイド関数とかの非線形変換もいけるよ。 AutoEncoderはいつ使うの? 事前学習だよ。ニューラルネット全体で学習を行うための良い初期パラメータを得るのに行うよ。 訓練データで教師無し学習をしていくよ。n層
package my import org.apache.spark import org.apache.spark._ import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.h2o._ import org.apache.spark.examples.h2o._ import water.fvec.H2OFrame import hex.deeplearning.DeepLearning import hex.deeplearning.DeepLearningModel.DeepLearningParameters import hex.deeplearning.DeepLearnin
ども、かっぱです。 はじめに Java アプリケーションを運用する上では避けて通れないであろうヒープ領域の監視についてフワッと考えてみた JVM には幾つか領域があるがヒープ領域に焦点を当てる 参考 http://www.whitemark.co.jp/tec/java/javaHeap.html http://www.whitemark.co.jp/tec/java/javagc.html http://d.hatena.ne.jp/ogin_s57/20120623/1340463194 http://d.hatena.ne.jp/ogin_s57/20120709/1341836704 https://docs.oracle.com/javase/jp/1.5.0/guide/management/agent.html http://chonaso.hatenablog.com/en
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