【オープンソース情報(国内)】 ソフト名 作成者 国 概要 ライセンス形態 動作OS 操作言語 GPU対応 導入方法 URL (論文執筆用ソースコード) source code of the simulation program used in: Real-world-time simulation of memory consolidation in a large-scale cerebellar mode 電気通信大学山崎研究室 日本 GPUを4枚使って100万ニューロンの実時間シミュレーションを行い、1週間の 運動学習のシミュレーションを1週間かけて実際に行った論文用のソース コード Creative Commons Attribution 4.0 International License. LinuxOS C 対応 GPUを含めた導入環境を整 備をしたうえでソースをコン パイル
Docker Advent Calendar 2016 の5日目の記事です。 2016年もあとわずかですが、振り返ると、僕の2016年は Dockerfile と docker-compose.yml を書いた記憶しかないです。大小 20 個くらいは書いたんじゃないでしょうか。今年の漢字は docker です。 私の所属しているJX通信社では、言語処理/機械学習系の API や、速報/災害検知 API などを提供しています。それらの各種 API に Docker を活用しているわけですが、形態素解析などはよく再利用するので、社外に Docker イメージとして公開しました。 そのような、社外にスピンアウトした 3 個の自然言語処理系 Docker イメージや、今年お世話になった Docker イメージなどをご紹介します。先に、紹介するイメージの目次を書いておくので「知ってるのしかない!」と
新年度一発目の記事を担当します。伊藤です! 今年度からは機械学習を使った行動ログの解析を行うなど、リサーチエンジニア的な仕事も頑張ります! 背景 MMMブログでは、ブログ検索で2015年を振り返る に書かれているように3ヶ月前にブログ内検索の機能が実装され、気になる記事を簡単に探せるようになりました。毎週2本ずつ投稿されるこのブログではこの記事を含めて160本があり、検索機能なしでは読みたい記事を探すのが難しい規模であるため、これは大変嬉しい機能追加でした。 しかし、一方 検索 は検索する適切なキーワードを自分で考えるという能動的な行動が必要となり、若干ハードルが高いものでもあります。もっと気軽にいろいろな記事を読み漁って欲しいという思いもあり、類似記事をレコメンドするシステムを作ってみました。 なお、レコメンドエンジンの実装はすでに完了していますが、レコメンドの精度を含めて現在社内レビュ
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