apache airflow 複数worker構成のalpine版docker imageを作った
apache airflowは様々なサービスを含んでいて何が何をしているのか良くわからない上に設定項目も無数にありそれぞれが指すパラメータも抽象的でドキュメントが整っておらずバージョンを重ねるごとに負債が増えていっている […]
TensorFlowをec2のgpuインスタンスで実行するまでの手順
Python、データ分析界隈はTensorFlowの登場でにわかに沸き立っていますが、実はTensorFlowはデフォルトでサポートしているgpuに制限があり、Nvidia Compute Capability 3.5 […]
lstmで自然な受け答えができるボットをつくった
(2016-12-11 追記) この記事で紹介している学習済モデルは、現行のchainerのバージョンでは使用できなくなっているので、chainer 1.4.1 をインストールしたdocker imageを使う方法を追記 […]
anaconda + pycaffe + caffeのdocker image + ami作った
表題の通りです。ec2のgpuインスタンスでcaffeを使うのに、docker imageでcaffeを用意するとしても、ホストにもCUDAが必要なのでその構築をした。 ami: ami-ddfefbed docker […]
画像処理で見るグッゲンハイム ヘルシンキ
(追記: どの応募案がどのクラスに分類されたかの結果を貼り忘れていました。CSVファイルをダウンロード) 2014年の建築界隈の主要トピックスの一つであるGuggenheim Helsinkiのデザインコンペティションは […]
C++で「はじめての機械学習」5章
5章は遺伝的アルゴリズムです。 ルーレット選択、一点交叉、突然変異、のsimpleGAです。最初は、目的関数最適化をめざすヒューリスティック。 /** * simpleGA： * 1 遺伝子プールの初期化 * 2 loo […]
C++で「はじめての機械学習」6章
与えられたデータセットと評価値に近づくように重みとしきい値を バックプロパゲーションで調整する３層パーセプトロン /** * バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習 * 使い方 * $./backPropag […]
C++で「はじめての機械学習」4章
４章は判断木の構成で、データの属するカテゴリと各属性に対する判別結果を入力データとして与え、どの判断を用いて分類すればよいかの選択を支援するプログラムと、後半ではそれを確率探索しています。 後半はまあいいかと思ったので前 […]
C++で「はじめての機械学習」2章, 3章
はじめての機械学習という機械学習の基本をC言語のソース付きで学べる書籍を読んでいるのだけど、しーぷらぷらーの僕としてはむず痒さを感じることもあるので、C++で実装をしてみることにする。 2章 最小二乗法 /** 最小二乗 […]
