ライス大学研究チーム、GPUを使わずにディープラーニングを高速化するアルゴリズムを開発:行列の乗算ではなく、ハッシュテーブルで解決可能な探索問題に ライス大学のコンピュータサイエンス研究者チームが、GPUのようなアクセラレーションハードウェアを使用することなく、ディープラーニングを高速化できるという「Sub-Linear Deep Learning Engine」アルゴリズムを開発した。
私は新卒で入社した会社に、 2日目で見切りをつけ、 5日目に最後の出社をし、 15日目で書類上の退職を完了しました。 退職ネタはよくツイッターで書いているのですが、昨年参加させていただいた「新卒退職本5」へ寄稿した文章を元に、ブログ用の記事にいたしました。 これから会社員になる予定の方や、退職するかどうか迷っている方のご参考になれば幸いです。 ーー 留年、そして就職活動のプロに みなさんは「禁煙のプロ」というジョークを聞いたことがあるでしょうか。 俺は禁煙のプロだ。なぜなら何度も禁煙しているからだ というような話でして、類似するものに「結婚」や「ダイエット」等があります。 このジョークになぞらえて言うと、私は「就職活動のプロ」と称してもよい人間です。 プロにならざるを得なかった経緯を告白します。 本来私は2018年の3月に大学を卒業し、内定を いただいていたメーカーへ就職するはずでした。
リチャード・フィリップス・ファインマン(Richard Phillips Feynman, 1918年5月11日 - 1988年2月15日)は、アメリカ合衆国出身の物理学者である。 概要[編集] 経路積分や、素粒子の反応を図示化したファインマン・ダイアグラムの発案でも知られる。1965年、量子電磁力学の発展に大きく寄与したことにより、ジュリアン・S・シュウィンガーや朝永振一郎とともにノーベル物理学賞を共同受賞した。 カリフォルニア工科大学時代の講義内容をもとにした物理学の教科書『ファインマン物理学』は、世界中で高い評価を受けた。また、『ご冗談でしょう、ファインマンさん』などユーモラスな逸話集も出版されている。 業績[編集] ファインマン・ダイアグラムの一例。この例では電子が光子を媒介として相互作用する過程を表している。 経路積分という新しい量子化の手法を考案した[1]。経路積分を用いること
佐藤悠子です。こんにちは。/ときどき旅するフォトグラファー。/ “ごきげんに暮らそう”をテーマに好きなものを綴るブログ「Swing!」(https://swing-swing.me/ )/noteで小さな写真集を公開中です。
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