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人気順 10 users 50 users 100 users 500 users 1000 usersGunosy広告配信を支えるGo ~キャッシュ編~ - Gunosy Tech Blog
2017 - 10 - 25 Gunosy広告配信を支えるGo ~キャッシュ編~ Go 広告技術部の今川です。 わたしは主にGoを使って広告配信APIの改修を担当しています。 今回はAPIの高速化のためにキャッシュを使った話をご紹介します。 データベースへのアクセス頻度を減らすための努力 広告技術部では、広告配信APIのCTRの予測で利用する特徴ベクトルをAmazon Auroraに保存しています... 続きを読む
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩- Presentation Transcript 乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩- 東京大学 情報理工学研究科 D2 秋葉 拓哉 (@iwiwi) 2014/05/29 @ PFI セミナー 背景 誰もが大量の集合・特徴ベクトルを処理したい! • 文章 → 単... 続きを読む
JavaScriptで画像のクラスタリングによるドット絵風加工 « Rest Term
pixel clustering using k-means++ 前回のJavaScriptでPoisson Image Editingによる滑らかな画像合成に引き続き、HTML5 Canvasを使ったJavaScriptによる画像処理の一例を紹介します。 今回は画像の画素値に対するクラスタリング(分類)を画像加工用途に応用します。クラスタリングには各画素のRGB値を特徴ベクトル(次元数3)として... 続きを読む
unnonouno: CRFのヘシアン
2011年4月26日火曜日 CRFのヘシアン 坪井さんの論文がAAAIに通りました。おめでとうございます。AAAI記念ということで、宣伝その2。今回はCRFのヘシアンを具体的に計算してみます。 入力文x、ラベル系列y、重みベクトルwに対して、CRFの対数尤度関数は です。fは特徴ベクトルで、普通f(x, y)と書きますが省略します。Zは分配関数です。正則化項を無視すれば、学習データに対するこの値の... 続きを読む
MinHashによる高速な類似検索 : Preferred Research
年が明けてもう一ヶ月経ちましたね.岡野原です.今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します.これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている).今や世の中のあらゆる種類のデータが,高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました.例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を... 続きを読む