![驚異の1ビットLLMを試す。果たして本当に学習できるのか?|shi3z](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/55d74e82a4eaedc95fefa002aecfbe1543622d57/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F132388271%2Frectangle_large_type_2_e6f96c0fb566eadb83d7b07463973817.jpeg%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
パーセプトロンという概念が現れたのは、1958年だった。 心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットが1957年に考案し、1958年に論文を発表した。 パーセプトロンは1943年に発表された形式ニューロンに基づく。 ローゼンブラットはこの形式ニューロンの考え方を基にしてパーセプトロンを開発した。S層(感覚層、入力層)、A層(連合層、中間層)、R層(反応層、出力層)の3つの部分からなる。S層とA層の間はランダムに接続されている。S層には外部から信号が与えられる。A層はS層からの情報を元に反応する。R層はA層の答えに重みづけをして、多数決を行い、答えを出す。 ( → パーセプトロン - Wikipedia ) このあと、「小脳はパーセプトロンである」という仮説に基づいて、伊藤正男が生理学的に大きな成果を出した。 1970年頃、デビッド・マーとジェームズ・アルブスによって小脳はパーセプト
要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦(Pan Xiuxi)大学院生(博士後期課程3年)、陈啸(Chen Xiao)大学院生(博士後期課程2年)、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer(ViT)[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
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