最近発売されたディープラーニングの本。 基礎的な内容から始まり、主にリカレントネットワークを、TensorFlowとKerasによる実装を通して理解していきます。 結論 今回紹介する本 誰におすすめか TensorFlowあるいはKerasを使っていきたいユーザー リカレントネットワークを使いたいユーザー 誰におすすめでないか Chainerを使っていきたいユーザー 既にTensorFlowあるいはKerasを使いこなしている方 本の構成 １章：数学の準備（1〜22ページ） 2章：Pythonの準備（23〜68ページ） 3章：ニューラルネットワーク（69〜140ページ） 4章：ディープニューラルネットワーク（141〜207ページ） 5章：リカレントニューラルネットワーク（209〜249ページ） 6章：リカレントニューラルネットワークの応用（251〜293ページ） 付録（295〜310ページ
セクションナイン の 吉田真吾（@yoshidashingo）です。 昨今のサーバーレスアーキテクチャの実装パターンについて5つの分野でユースケースをまとめました。 実装方法はAWSがベースですが、クラウド各社のFaaSに大きな機能差はないので(そもそもシンプルなコンセプトなので)、FaaS単体よりも、連携可能な周辺サービスまで含めて自分のアプリケーションのユースケースに合っているかどうかが大事になってきます。また、そもそもいくつかの実装はPaaSのオプション機能として組み込まれている場合もあります。よって、この先連携先の機能強化などによってもっと多くのパターンが発見されることになると考えています。 【1】Webアプリケーション シングルページアプリケーション ex. Serverless Single Page Apps Web API REST API GraphQL 非同期Webジョ
機械学習をやるまえに スライドで「機械学習とは」を感じよう 必ずと言っていいほど紹介されてる動画 日本語なので聞きやすそうな動画 これだけは読んでおきたい初心者向けの本 実際に簡単なサンプルを試してみよう！（すぐできる！） なんで動いてるのか 機械学習にはたくさんの手法があることを知る スライドで「Deep learningとは」を感じよう 勉強のための 環境構築 をしよう 勉強のためのプログラムを書こう ライブラリごとの初歩記事 真似していろいろつくってみよう 最後に、なんだかすごそうな人の紹介 機械学習について勉強したいので調べてみたのですが、同じ情報源を良いと言ってる人が多い印象でした。 それだけ実践的な情報が少ないのかもしれませんが。。 「この本、さっき読んだ記事でもおすすめしてたな。あれ、この記事もだ。」 なんてことが多々。 そこで、機械学習をやる前に情報を整理したいと思い、この
１０月からパートなどで働いている人の社会保険適用拡大がスタートしました。今回の措置で新たに２０万人程度が加入対象になりました。どのように変わったのか解説します。
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社のコーポレートサイトはこちらです。 当ページに記載されている情報は、2023年9月30日時点の情報です。 ヤフー株式会社（以下、Yahoo! JAPAN）は、株式会社ExaScaler（以下、エクサスケーラー）、HPCシステムズ株式会社協力のもと、ディープラーニング活用に特化した省エネ性能の高いスーパーコンピュータ（以下、スパコン）「kukai（クウカイ）」を開発し、本日発表されたスパコンの省エネ性能ランキング「GREEN500」において世界第2位を獲得しました。 Yahoo! JAPANのディープラーニングは、2015年5月、自社で開発した音声認識エンジン「YJVOICE（ワイジェイボイス）」へサービスとして初めて実装し、以降、ニュースなどコンテンツ配信の個別最適化（パーソナライズ）の精度向
『ファイナルファンタジーIV』ボス戦BGMをゲームボーイカラー＋アナログシンセでカバー2017.06.19 10:07 ヤマダユウス型 ｢ファイファンフォー｣と言うとベトナムの麺料理っぽい気がします。それはいいとして、『ファイナルファンタジーIV』のボス戦BGMを、ゲームボーイカラー＋KORGのMS-20＋minilogueというアナログシンセ布陣でカバーした演奏が公開されています。 にんぎょうが がったいする！ Video: BARxMusic/YouTube 映像はBARxMusicより。 ゲームボーイでパーカッションノイズを鳴らしながら、下のMS-20でベース、右上でリードを、それ以外のパートでハーモニーやサブリードを演奏しているようです。コロコロっとした16分のフレーズは特にゲームミュージックのエッセンスを感じるところ。 以前、『悪魔城ドラキュラII 呪いの封印』のメインテーマ『B
「カップリング表記」とは、同人活動において日常的に使用されている「キャラクター間の関係性を表すもの」です。キャラクター間にカップルもしくは友人関係を見いだし、大体はそれぞれに「受け」「攻め」といった役割を持たせ、「○○×□□」などキャラクターの名称2文字程度を使って×でつなげるなどして表現します。 カップリング表記によくあるものはこうした「×でつなぐもの」「記号を使わずに連結で表現するもの」「“○○攻め”のように攻め受けで表記するもの」「ハートでつなぐもの」など、数多くの表記が存在します。 AA攻めのBB受けという関係性を例にとった説明 普段、アニメやゲームなどに触れない方からすると聞きなれない言葉かもしれませんが、「カップリング」としてキャラクター同士の関連性に萌えを見いだすことは、オタク活動を楽しむ上では最高のスパイスとなるのです。そして今回、そんな「カップリング表記」について研究され
最近GLSLやWebGLの世界に入門して、毎日こんなアニメーションを作っている。 4月末、東京に出張する機会があり、ついでに何か面白いイベントや展示がないか探していると、チャネルというイベントを見つけた。 以前から気になっていたBRDG/VRDG方面のイベントらしい。 会場は六本木のSuperdeluxe。出張先のオフィスからも近いので、少し早退して行ってみる事にした。 そこではハードな電子音に合わせて、GLSLやHaskellのライブコーディングによるVJが行われていた。 先週末に開催したチャネル#16 のライブ映像を公開しました。 https://t.co/YgpC3YYC0B #unity3d #tidal #maxmsp #tokyo #BRDG #livecoding #kodelife pic.twitter.com/rWaHodipUA— BRDG / VRDG (@toky
GoCon 2015 Winterでは、社内での取り組みとしてExcelのパースの時間のロスを避けるために、簡易データ構造を使ってMessagePack + LZ4で圧縮して高速化したことを紹介しました。それでも十分速くはなったのですが、LTで発表のあったシリアライズ系のライブラリのベンチマーク比較でFlatbuffersが最速だったので、ちょっと試してみました。 ↑のグラフは、こちらのベンチマークの結果をExcelでグラフにしてみたものです。Gobがダントツ遅かったのでそちらは振りきっています(Gobに合わせると他のものの比較がしにくくなるので範囲を狭めた)。GoConで発表した通り、今MessagePackを使っているのはデータのキャッシュです。作成に多少がかかっても、後の読み出しが速い方がトータルとしてはうれしい領域なので、Unmarshalが最速のFlatbuffersに俄然興味を
Go その2 Advent Calendar 2015 の22日目です。 はじめに 仕事で作ったGoで3Dモデルデータを変換処理するマイクロサービスをGoで書いた話です。 どんなもの？ Sketchfabみたいに３DモデルファイルをアップロードしてWebGLで描画するものです。 OBJやFBX, DAE, 3DS, MA, BLEND, ZIPをアップロードし、Web上で見ることができます 社内のマイクロサービスとして自社内の様々なWebサービスから利用することを想定しています。 例: GitHubで公開されているGopherモデル The Go gopher was designed by Renee French. (http://reneefrench.blogspot.com/) The gopher 3D model was made by Takuya Ueda (http:/
CPUやメモリなどの情報を取得するgopsutilのご紹介¶ Go Advent Calendar 2015 の16日目です。 Pythonには psutil という、CPUやメモリなどの情報を取得するライブラリがあります。 拙作 gopsutil はこのpsutilをgolangに移植しようと始まりました。 gopsutilは、以下の特徴があります。 Linux/Darwin/FreeBSD/Windowsで動作します もちろん、対応状況はかなり違います (ほぼ) pure golangで実装されています。そのため、クロスコンパイルが容易です ほぼ、というのはdarwinのCPU利用率だけcgoを使っています。cgoを使わない場合は単にnot implementedが返ってきます。 psutilにない情報も取れます docker(cgroup)の情報だったり、仮想化状況だったり、好き勝手
こんにちは。ちょびえです。4日めですがいかがお過ごしでしょうか？ 今日はGoで異常検知を試してみましたのでレポートしてみたいと思います。 異常検知の世界 ふつうのWebプログラマーの私がデータマイニングによる異常検知読んで、機械学習ってなんて便利なんだろう！？と驚いたと共に機械学習の魅力に引き込まれていきました。 https://github.com/muddydixon/fluent-plugin-anomalydetect のSDAR部分を再実装したものです。私は高校をドロップアウトしてるので線形代数周りの理解・実装でだいぶ難儀しましたが、良き実装があればなんとかなるもんだなぁ、、、とｗ anomalydetectorはChangeFinder部分のスムージングなどの実装は含んでいないのでこんな感じで作ってみてください。 package main import ( "fmt" "buf
ソフトウェアにとってメモリは不可欠です。 実行する命令も、メモリにロードしなければ実行できません。 ソースコードに書かれた定数値も、いったんメモリにロードしないと使えません。 関数を呼び出すにも、スタックと呼ばれるメモリ領域が必要です。 スタック以外に、ヒープと呼ばれるメモリ領域が必要なこともあります。 今回は、Go言語のプログラマーが作成するプログラムの下で、どのようにメモリが管理され利用されるかを探ります。 Go言語のメモリ管理というとガベージコレクターの話を思い起こすかもしれませんが、ガベージコレクターについては本連載では取り上げません。 メモリ確保の旅 コンピューターに接続されている物理的なメモリチップが、どのような過程を経てプログラムで使われるのか、順番に見ていきましょう。 （1）: カーネル 最近のオペレーティングシステムでは複数のプロセスを同時に実行できます。 それらのプロセ
＜『夜明け告げるルーのうた』5月19日（金）公開＞ 湯浅政明監督オリジナル作品 『夜明け告げるルーのうた』5月公開決定！ 【キャスト】 ルー：谷花音 カイ：下田翔大 ルーのパパ：篠原信一 じいさん：柄本明 国夫：斉藤壮馬 遊歩：寿美菜子 江曽島：大悟（千鳥） 髭の漁師：ノブ（千鳥） 【スタッフ】 監督 湯浅政明 脚本 吉田玲子 湯浅政明 音楽 村松崇継 主題歌 「歌うたいのバラッド」斉藤和義（SPEEDSTAR RECORDS） キャラクターデザイン原案 ねむようこ キャラクターデザイン／作画監督 伊東伸高 美術監督 大野広司 フラッシュアニメーション アベル・ゴンゴラ ホアンマヌエル・ラグナ 撮影監督 バテイスト・ペロン 劇中曲・編曲 櫻井真一 音響監督 木村絵理子 制作プロデューサー チェ・ウニョン アニメーション制作 サイエンスSARU ＜公式サイト＞ lunou
【体験レポあり】コロプラ、VRコミュニケーションをより身近に 視線と表情を認識するシステム『FACE』発表 VRに対して懐疑的な人にとって「VRでのコミュニケーションは、現実のコミュニケーションより劣る」と考えがちではないでしょうか。 例えば「アバター同士だと、笑顔でも本来の自分の表情ではない」「困り顔や微笑などの細やかな表情がだせないのではないか？」「本当に相手と目を合わせてるのだろうか？」といったように、現実で会う方がずっといいのではないだろうか、と。 今回、そんな「VRでのコミュニケーション」に関係するシステムが発表されました。VRでお互いに視線があい、自分の表情がそのままアバターに反映されるコミュニケーションシステム『FACE～Face Communication Entertainment～』（以下、『FACE』）です。株式会社コロプラ（以下コロプラ）の100％子会社で360度動
こんにちは，Ryobot (りょぼっと) です． 概要 「メモリネットワーク」は代表的な記憶装置付きニューラルネットワークである． 本稿ではメモリモデル (記憶装置付きニューラルネットワーク) をいくつか概説し，論文 2 紙 (1) Memory Networks, (2) Towards AI-Complete Question Answering の理論的な記述を全文翻訳して補足説明している． 目次 メモリモデルの概説 Memory Networks (MemNN) 1 メモリネットワークの概要 2 基本モデル 3 拡張モデル 4 実験 Towards AI-Complete Question Answering (bAbI task) 1 メモリネットワークの拡張 2 bAbI タスク 3 実験 長文である．ざっくり知るだけなら「メモリモデルの概説」と Memory Networks
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