xiangze's sparse blog

機械学習、ベイズ統計、コンピュータビジョンと関連する数学について

Ubuntu でtensorflow-gpuを使えるようにするのにはまった→解決

表題のようにUbuntu16.04 でtensorflow-gpuを使おうとしてハマったのでその解決に至るまでの記録です。
個々の問題はググって出てきた情報を実施することで解決できるものです。
ここではそれをどんな順序で試行錯誤し実行していったかの流れを記します。

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ホクソエムとその周辺分布

HOXO-M Advent Calendar 2017 - Qiitaの10日目です。

qiitaにpoemタグがあるのを知りました

今や著名なデータサイエンティスト界隈の中核として知られる組織ホクソエムですが、その実態は明らかではない。と去年くらいまでは思っていたのですが、執筆やtidyverseの普及など実際活動が明確になってきていて驚きます。

hoxo-m.com

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Edwardを試してみた(1) MCMCでベイズ線形回帰

今更ながら確率的プログラミングのライブラリEdwardを試してみました。
http://edwardlib.org/tutorials/

確率的プログラミング

統計的なモデルの(ベイズ)推定が出来るという点でstanやpymcと似ていますが、Edwardはより広く確率的プログラミング(Probabilistic Programming)
という枠組みを実現したライブラリであり、Variable AutoEncoder(VAE)やGenerative adversarial networks(GAN)なども比較的簡単に実装できるようです。

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Group Equivariant CNNとM理論について

画像内の物体が回転したり変形したりしていても認識できるような方法に関する研究の論文を読みました。
CNNでは学習データを大量に用意しなければならず、そのために既存の画像に並行や回転などの操作を施して学習を行うと精度が向上することが知られています(data augumentation)。データを多くすることなく同程度の精度を達成するような回路構成が考えられてられてます。

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FPGAの原理と構成を読んだ

FPGAブームが来ています*1

最近年を追うごとにFPGAに関する書籍やネット上の情報が多くなり、またC言語ベースでの高位合成技術の進展やLinuxベースのシステムが作られ、FPGAはソフトウェア開発者にとっての敷居が低く使いやすくなってきています。しかし入手できる情報は特定のベンダーの製品、ツールの使用を想定した実践的なものが多く、中立的立場からFPGAの内部構成や動作する原理について解説した日本語の本はほとんど見当たりませんでした。
FPGAの原理と構成」はそのような意味で他にはない、この本にしか載っていない事柄の多い本になっています。

FPGAの原理と構成

shop.ohmsha.co.jp

*1:人工知能ディープラーニングに比べたらそうでもないのですが

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