この数年で、プログラミング言語（PL）や機械学習のコミュニティは 確率的プログラミング（PP） を用いて、それぞれに共通する研究の関心事を明らかにしてきました。その概念は、抽象化のような強力なPLのコンセプトを”エクスポート”し、現状では複雑で困難な作業である統計的モデリングに再利用することができるかもしれない、というところにあります。 （講義ノートの 最新版 を閲覧したい方は、リンクをクリックしてください。ソースは GitHub に投稿してあります。誤りを発見した場合は、Pull Requestを送信してください。） 1. 何、そしてなぜ 1.1. 確率的プログラミングは○○○ではない 直観に反して、確率的プログラミングとは確率的に振る舞うソフトウェアを書くことでは ありません。 例えば、暗号のキー・ジェネレータやOSカーネルでの ASLR の実装、または回路設計のための 焼きなまし法
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
あけましておめでとうございます。白ヤギの物理担当、シバタアキラ(@punkphysicist)です。 皆様はどんなお正月を過ごされましたか？日本の正月といえば、おせち、日本酒、おばあちゃん、そしてパズル、ですよね。私の正月はそんな感じでした。お節をたらふく食べ、美味しいお酒でほろ酔い気分になっている私の横で、黙々とおばあちゃんがパズルをやっているのに気づいたのです。部屋中をフワフワしている私とは全く対照的に、微動だにせずパズルを続けるおばあちゃん。御年迎えられると辛抱強さが半端ない。 そんなおばあちゃんがやっていたのはかわいいチョコレートのピースとは裏腹にこんな挑発的な文言の書かれたパズルです（この記事はアフィリエイトではありませんが、写真をクリックすると買えます） 何時間たっても答えが出ないおばあちゃん、辛抱強さは人一倍強いですが、私も何とか助けてあげたいと思いトライ。しかし日本酒が・・
「高速文字列解析の世界」という大変すばらしい本が発売された。わりと敷居が高い本ではあるので読む前に知っておくとよさそうなことを書いておく。 「高速文字列解析」とは 本書でいう高速文字列解析というのは主に2つのことを指している。ひとつはデータを圧縮して小さくしてディスクよりメモリ、メモリよりキャッシュというようにより高速な記憶装置で扱いましょう、という話。もうひとつはデータ構造を工夫することで複雑な操作もそこそこ高速に扱えますよ、という話。つまり「圧縮」の話と「効率的なデータ構造」の話があると考えておくと良い。 キーワードは3つ オビにも書いてあるけれど、本書が主に扱うのは「BWT」「簡潔データ構造」「ウェーブレット木」の3つ。具体的には「BWT」が「圧縮」に関わっていて「ウェーブレット木」が「効率的なデータ構造」に関わっている。「簡潔データ構造」は基本的な道具として本書の色々なところで出て
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