Juliaで機械学習：Flux.jlではなくLux.jlを使ってみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Juliaで機械学習をする場合、Flux.jlが有名かと思います。一方で、最近では、Lux.jlというパッケージもあります。名前もよく似ていますし使い方も似ている気もしますから、この二つは一体何なのだろうか？と思った方もいるかと思います。 この記事では、Flux.jlの違いを見るとともに、Lux.jlによる関数フィッティングをやってみることにします。 まず、Flux.jlで関数フィッティングをした記事は、Juliaで機械学習：Flux.jlで自由自在にオリジナルレイヤーを組んでみよう 2023年版にありますので、Flux.jlに興味があ
RWKVをjuliaで試してみる - Qiita
はじめに こんにちは、RetailAIの@long10langです。さて、advent calendar今年は何書こう？というわけで、あれこれ考えた結果、あまり理解が進んでいなかったRWKVについてちゃんと調べてみようと思い立ちまして、それなら単にRWKVの説明をしたところで面白くないので、juliaでいっちょやってみっかということで、やって行きたいと思います。 目次 RWKV 実装あれこれ 苦労話 まとめ 参考文献 RWKVについて やはり、今年はなんと言ってもChatGPT元年ということで、いろんなことがありました。もうすっかり市民権を獲得したと言っても過言ではないtransformerですが、その根幹をなすSelf-Attentionという仕組みは、もちろん画期的な発明ではありましたが、学習量がすんごいことになるため、一般人がそう簡単に手出しできるような代物ではありませんよね。 とは
Juliaで機械学習：Flux.jlで自由自在にオリジナルレイヤーを組んでみよう 2023年版 - Qiita
Flux.jlがバージョンアップし、Juliaで機械学習：Flux.jlで自由自在にオリジナルレイヤーを組んでみよう の内容が古くなってきていますので、新しく記事を書くことにしました。書き方を、最新のFlux.jlのマニュアルに書かれているような形に書き換えています。 はじめに Juliaで機械学習するならFlux.jlが有名です。 https://github.com/FluxML/Flux.jl これまで、いろいろを記事にまとめてきました。 Juliaで機械学習：深層学習フレームワークFlux.jlを使ってみる その１：基本編 Juliaで機械学習：深層学習フレームワークFlux.jlを使ってみる その２：線形回帰編 Juliaで機械学習：深層学習フレームワークFlux.jlを使ってみる その3：ニューラルネットとバッチ正規化編 Juliaで機械学習：Flux.jlで自由自在にオリジナ
【PyTorch+Numpy】Dataloaderに潜むありがちなバグ - ころがる狸
PyTorchは素晴らしい機械学習フレームワークですが、データ読み込みに使うDatasetとNumpyによる乱数発生の組み合わせは思わぬバグの発生源となっているようです。2021年4月10日に投稿されたこちらの記事がTwitter上で話題になっています。 tanelp.github.io 一言で要約するなら：PyTorchでデータを読み込む際にマルチプロセス処理を行うと、親プロセスのNumpyの乱数生成器の状態が子プロセスに継承されるため、ランダムであるべき配列の値がすべて同一になる。上記の記事にはコードもついているので、どういうことか手を動かして確認してみましょう。 悪い例その１と解決策 悪い例その２と解決策 torch.randintの力に頼ろう 悪い例その１と解決策 上の記事でも紹介されているコードがこちらです。numpy.random.randint(0, 1000, 3)で0以上
機械学習ゴリゴリ派のための数学とPython
4. 3 会社紹介 ≪書籍≫ 『One to Oneマーケティングを超えた 戦略的Webパーソナライゼーション』 (出版社：日経BP社 発売：2002年5月） 弊社代表トーマス・フォーリーの著書です。 ≪受賞歴・メディア掲載≫ 社名 ： 設立 ： 代表者 ： 資本金 ： 事業内容： 所在地 ： シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 1998年8月 代表取締役兼CEO トーマス・フォーリー 242百万円 （2016年10月26日現在） 人工知能技術をベースとした、 リアルタイムレコメンドサービスおよび ターゲティング型広告サービスの提供。 【大阪本社】 〒564-0063 大阪府吹田市江坂町1-23-43 ファサード江坂ビル10F 【東京オフィス】 〒102-0072 東京都千代田区飯田橋2-6-6 ヒューリック飯田橋ビル5F スマートターゲティング技術で、リアルタイムレコメンドサービス『ア
Juliaを使った機械学習
9. よく見るirisをplot Pkg.add("RDatasets") using RDatasets using Gadfly iris = data("datasets", "iris") head(iris) tail(iris) plot(iris, x = "SepalWidth", y = "SepalLength", color="Species") 11. k-means Pkg.add("Clustering") using Clustering x = rand(100, 10000) k = 50 result = kmeans(x, k; max_iter=50, display=:iter) result.assignments 12. SVM Pkg.add("SVM") using SVM using RDatasets ! # Read iris dat
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