VTAの実装三者三様(Xilinx,Intel,Scala)

VTAのFPGAによる回路実装を比べてみます。
どれもあまり触ったことがないのでこれを機に細かいところを学んでいきます。

CVPR論文全文のトピックモデリングによる可視化(2016~2023)

「水はどうして透明なの？」と生物学における4つのなぜ(水と光と目)

バズりに食いついてPVを稼ぎたい今日この頃です。

東方プロジェクト人気投票の統計解析 ベイズ統計モデリング編と本

時間が空いてしまいましたが以前ブログに書いた　
東方プロジェクト人気投票の統計解析 記述統計編 - xiangze's sparse blog

東方人気投票の統計モデルの事後分布が計算できたので記します。

また同人誌を作りました。

TVMのレファレンスハードウェアVTAについて(概観、インストール編)

概要

TVMはニューラルネットアクセラレーターのコンパイル環境、デプロイ環境としてデファクトのようなものであり、pytorch,tensorflow lite,ONNXなどのフォーマットで書かれたニューラルネットをCPU,GPU,その他アクセラレーターで実行でき、ネットワークを機械学習手法を使って最適化ができる点が注目されています。
TVMが実行可能なハードウェアはニューラルアクセラレーターを作っている半導体ベンダーが独自に実装していますが、公開されてる実装情報としてVTA(Versatile Tensor Accelerator)があります。

「拡散モデル データ生成技術の数理」を読みました(すごい)

www.iwanami.co.jp

チャーン類(特性類)と曲率の関係

長年気になっていたけどはっきりとは理解していなかったことを書きます。