読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

分からんこと多すぎ

何故か就職できたので技術磨く。一人前の多重線形代数使いを目指しつつ、機械学習、データマイニングをやる

MachineLearning

ICML2013:疎行列の固有ベクトル計算(sPCA)読んで実装した

大昔に書いた下書きを発見したので公開 論文Fast algorithms for sparse principal component analysis based on Rayleigh quotient iteration Volodymyr Kuleshov著概要疎行列の固有ベクトルを、レイリー商を使う事により高速に解く。著者によると、既存のS…

ゼロから始めるDeepLearning_その4_Restrictedボルツマンマシンとは

はじめにMNISTで全然うまく行かないことが発覚したので、最適化を調べ中きちんと動きました。学部四年生向け。だった。ニューラルネットワーク →(AutoEncoder) →(DenoisingAutoEncoder) →ホップフィールドネットワーク →ボルツマンマシン →Restrictedボ…

ゼロから始めるDeepLearning_その2_ホップフィールドネットワークとは

はじめに学部四年生向け。ゼロから始めるDeepLearning_その1_ニューラルネットとは - 分からんこと多すぎ →(Auto Encoder) →(Denoising AutoEncoder) →ホップフィールドネットワーク(この記事) →ゼロから始めるDeepLearning_その3_ボルツマンマシンと…

RecSys2013のBestPaperを読む_Fast_Parallel_SGD

RecSys 2013 (Hong Kong) - RecSysのbest paperが、なんだか面白そうだったので読む。A Fast Parallel SGD for Matrix Factorization in Shared Memory Systems著:Yong Zhuang, Wei-Sheng Chin, Yu-Chin Juan, and Chih-Jen Lin本論文自体は、Matrix Factor…

確率的勾配降下法(SGD)の並列化について

RecSys 2013 (Hong Kong) - RecSysのbest paperが、なんだか面白そうだったので読む。A Fast Parallel SGD for Matrix Factorization in Shared Memory Systems論文の提案手法に関してはこっち RecSys2013のBestPaperを読む_Fast_Parallel_SGD - 分からんこ…

R言語でテンソルを解析する_四則演算編

11/17追記 どうも計算が間違っていることに気がついたので修正中R言語で疎テンソルを扱うために、slamを導入したが、slamでは要素に対する値の代入ができない。例えば、dataという三階のテンソルのi,j,k要素のvalue(値)を10に変更するという処理 data[i,j,…

グラフ(ネットワーク状)構造のクラスタリング(グループ分け)基礎:The Markov Cluster Algorithm(MCL)まとめた

MCLのスライドan introduction to the MCL algorithmめちゃくちゃ基本らしい。けど微妙に関係ないので、さわりだけ読む。無意味にグラフ理論の基礎に触れつつ、エッジリストから高速にクラスタを組む話をする。元論文は有料だったので諦めた。ので、何か微妙…