Web関連技術の話など
少し間が空いてしまいましたけど、今回はGradient Boosting (勾配ブースティング)と呼ばれる機械学習アルゴリズムを試してみます。機械学習関連のコンペでも大人気の手法ですね。かなり昔(2011年)に決定木をJavaScriptで実装したことはあるので勾配ブースティングも併せて学んでおこうと思います。 JavaScriptで決定木 Gradient Boosting (勾配ブースティング) ブースティングについてWikipediaを引用すると、 ブースティング（英: Boosting）…
Facebook AI Research (FAIR)が開発したGPU対応の類似検索ライブラリ Faiss に関する2回目の紹介エントリーとなります。前回は、FaissのインストールとC++チュートリアルの説明を行いました。今回はGPUを利用した検索処理を試してみます。 Faissのインストール方法については前回のエントリーを参照してください。 GPU対応の類似検索(最近傍探索)ライブラリ Faissの紹介 part1 導入/チュートリアル 環境 Amazon Linux AMI release…
Facebook AI Research (FAIR)が開発したGPU対応の類似検索ライブラリ Faiss を紹介します。 [06/25追記] Faiss GPU版の検索についてエントリーを書きました。 GPU対応の類似検索(最近傍探索)ライブラリ Faissの紹介 part2 GPUを利用した検索 論文は以下で公開されています。 [1702.08734] Billion-scale similarity search with GPUs 論文タイトルの通り、10億スケールの大規模データに対して…
4年以上前の記事ですけど、今もたくさんのアクセスがあるようなので内容を少し更新しました。さすがに古すぎる記事をずっと見続けてもらうのは気が引けますから。 Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 « Rest Term 更新内容 CentOS 7.0, Python 3.6, NumPy 1.12で動作確認 Record Arrays, Automatic Reshaping, 乱数生成, Linear Algebra(線形代数)について新規説明を追加 NumPyは多くの機械学習系フレー…
ここ半年くらいは機械学習関連技術のJavaScript実装を行ってきましたが、今回は久しぶりに画像処理関連の要素技術を調べました。 Line Segment Detector (LSD) と呼ばれるアルゴリズムになります。 LSD: a Line Segment Detector (元論文PDF) 画像: 東京ガーデンテラス紀尾井町 – Tokyo Garden Terrace Kioicho LSDによりデジタル画像中から高精度に直線(line segmentなので厳密には線分)を…
このお正月にOSとSSDを新調しました。前回のエントリーからの差分をメモ(記載価格は購入当時の価格)。 OS Windows10 Pro \13,824 SSD PLEXTOR M8Pe PX-512M8PeG-08 512GB SSD \31,900 VIDEO GeForce® GTX 1070 GAMING X 8G \61,775 PCパーツは値動きが激しいので欲しいと思った時が買い時。1万円未満の価格差なら誤差と考えると気楽に買い物できるのでオススメです。 ねんがんのNVMe SSDを…
前回 JavaScriptで機械学習の実装 3 AROW に引き続きオンライン学習アルゴリズムを試しています。Node.js勉強中なのでJavaScriptを使ってこつこつ学んでいきましょう。 今回は SCW (Soft Confidence Weighted Learning) と呼ばれるアルゴリズムを扱います。 SCW (Soft Confidence Weighted Learning) 2012年に提案された、CW (Confidence Weighted Learning)と前回紹介し…
GTC Japan 2016が10月5日にヒルトン東京お台場で開催されました。今回で参加は2回目ですが、前回(2014年)より参加者はとても増えていたように思います。ゆりかもめでは小さすぎる。 GTC Japan 2016 – NVIDIA 基調講演 NVIDIA ジェンスン・ファン（Jen-Hsun Huang）CEOの基調講演に関するレポートは大手ネットメディアがたくさん書いてるのでそちらを見た方が詳細が分かると思いますが、ここでもメモ書き程度におさらい。