Search Results 6. 結論

「11つのPython魔法メソッド- プログラマーが知っているべき」

「Pythonのクラスで組み込み関数やメソッド呼び出しの動作をサポートしたいですか？Pythonのマジックメソッドを使えば、それが可能です！では、マジックの背後にあるメソッドを探ってみましょう」

Python

ETH Zurichの研究者が、推論中に0.3%のニューロンしか使用しないが、同様のBERTモデルと同等の性能を発揮するUltraFastBERTを紹介しました

ETHチューリッヒの研究者によるUltraFastBERTの開発は、推論中に使用するニューロンの数を削減する問題に取り組み、他のモデルと同様のパフォーマンスレベルを維持しながら、高速なフィードフォワードネットワーク（FFF）の導入により、ベースラインの実装と比較して大幅な高速化を実現しました。既存の手法は、ETHチューリッヒの研究者によって提供されたコード、ベンチマーク設定、およびモデルの重みによってサポートされています。また、複数のFFFツリーによる共同計算と、GPT-3などの大規模な言語モデルへの応用の可能性を提案しています。研究では、混合スパーステンソルとデバイス固有の最適化によるさらなる高速化も提案されています。 UltraFastBERTは、推論中の選択的なエンゲージメントによる効率的な言語モデリングを実現しています。従来のモデルのフィードフォワードネットワークを簡略化されたFFFに置き換え、一貫した活性化関数と全ノードの出力重みを使用しながらバイアスを排除しています。複数のFFFツリーで中間層の出力を共同計算することにより、多様なアーキテクチャが可能となります。提供される高レベルのCPUおよびPyTorchの実装により、大幅な高速化が実現され、研究では複数のFFFツリーによる高速化や大規模な言語モデルのフィードフォワードネットワークのFFFへの置換も探求しています。デバイス固有の最適化としては、Intel MKLとNVIDIA cuBLASが提案されています。 UltraFastBERTは、推論中にBERT-baseと比較可能なパフォーマンスを達成し、そのニューロンのわずか0.3％のみを使用しています。1日の単一GPUでトレーニングされ、GLUEの予測パフォーマンスは少なくとも96.0％を維持します。UltraFastBERT-1×11-longは、そのニューロンのわずか0.3％を使用してBERT-baseのパフォーマンスに対応します。より深い高速フィードフォワードネットワークではパフォーマンスが低下しますが、CoLAを除くすべてのUltraFastBERTモデルは少なくとも98.6％の予測パフォーマンスを維持します。クイックフィードフォワードレイヤーによる大幅な高速化が示され、CPUで48倍から78倍、GPUで3.15倍の高速化が実現されており、大規模なモデルの置換の可能性が示唆されています。結論として、UltraFastBERTは、推論中にそのニューロンのわずかな部分しか使用せずに効率的な言語モデリングを実現するBERTの改良版です。提供されるCPUおよびPyTorchの実装により、それぞれ78倍と40倍の高速化が達成されています。研究は、条件付きニューラル実行のプリミティブの実装によるさらなる高速化の可能性を示唆しています。わずか0.3％のニューロンしか使用していないにも関わらず、UltraFastBERTの最良モデルはBERT-baseのパフォーマンスに匹敵し、効率的な言語モデリングの可能性を示しています。UltraFastBERTは、将来のより高速かつリソースフレンドリーなモデルの道を開く効率的な言語モデリングの潜在的な進歩を示しています。今後の研究の提案内には、ハイブリッドベクトルレベルスパーステンソルとデバイス固有の最適化を使用した効率的なFFF推論の実装、条件付きニューラル実行の完全なポテンシャルの探索、大規模な言語モデルのフィードフォワードネットワークをFFFに置換することによる最適化の可能性についての議論が含まれています。将来の作業では、PyTorchやTensorFlowなどの一般的なフレームワークで再現性のある実装と、UltraFastBERTや類似の効率的な言語モデルのパフォーマンスと実用的な影響を評価するための幅広いベンチマークに焦点を当てることができます。

「マクマスター大学とFAIRメタリサーチャーズは、電子密度を正規化フローによるパラメータ化する新しい機械学習アプローチを提案しました」

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-27-at-5.58.17-PM-1024×476.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screenshot-2023-11-27-at-5.58.17-PM-150×150.png”/>マクマスター大学とFAIR Metaの研究者は、軌道フリー密度汎関数理論（OF-DFT）のための新しい機械学習（ML）技術を開発しました。このMLメソッドは、合計エネルギー関数を最適化し、様々な化学系にわたる電子密度を成功裏に再現します。この手法は、リチウムヒ化物、水素、および水分子のシミュレーションに適用され、メモリ効率の良い勾配最適化法により、ラプラシアン演算子を最適化し、ハートリーおよび外部ポテンシャル関数を解決することで精度が向上します。分子の電子エネルギーを計算するための既存の方法には、伝統的なコーン・シャム密度汎関数理論（KS-DFT）がありますが、より複雑なシステムに適した電子密度を最小化するOF-DFTという未開拓の手法が開発されています。OF-DFTは、量子化学および凝縮系物理学における電子密度を中心とした計算アプローチであり、大規模なシステムに対してKS-DFTに比べて利点を提供します。ホーエンバーグ・コーンの定理に合致する電子密度の最小化によって基底状態の性質を決定します。ノーマライズフローアンサッツを用いて電子密度をパラメータ化し最適化する独自の手法を導入し、多様な化学系において電子密度を成功裏に複製します。OF-DFTにおける合計エネルギー関数の最適化手法は、電子密度をパラメータ化するためのノーマライズフローアンサッツを使用することにより、様々な化学系にわたって電子密度を最適化します。連続的なノーマライズフローを用いて電子密度を連続的に変換し、ニューラルネットワークを使用して常微分方程式を解くことで実現します。合計エネルギーの最適化には勾配ベースのアルゴリズムが使用され、関連する量に対してはモンテカルロサンプリングが利用されます。また、OF-DFTにおけるラプラシアン演算子およびハートリーおよび外部ポテンシャルに関連する関数に対しては、メモリ使用効率の良い勾配最適化法が採用されます。この手法は、特にLiHの双原子分子を適切にモデル化し、水素と水分子の広範なシミュレーションを実施しました。このモデルは、異なる化学系において電子密度を正確に再現し、H2およびH2O分子の最適化中に密度およびポテンシャルエネルギー面での変化を示しました。STO-3G基底関数セットを使用したハートリーフォックモデルとの比較分析により、連続的なノーマライズフローモデルでは原子核周辺でより高い密度を示しました。密度汎函数値は、最適化プロセス全体で指数移動平均を用いて計算されました。結論として、連続的なノーマライズフローによる密度変換を活用したOF-DFTアプローチは、異なる化学系にわたる電子密度とポテンシャルエネルギー面を正確に記述するための制約のない有望な解決策です。LiH、水素、および水などの分子を用いた研究において、原子核周辺の高密度の再現能力が強調され、さらなる改善と応用の可能性が示されています。OF-DFT電子構造計算の将来の課題には、以下のようなものが考えられます：<ul><li>電子密度のためのノーマライズフローアンサッツの改良。</li><li>連続的なノーマライズフローアプローチをより複雑な化学系に拡張すること。</li><li>CNFモデルの精度を評価するための比較分析の実施。</li><li>効率と精度を向上させるために、他の機械学習技術とCNFモデルを統合すること。</li></ul>

「勉強ルーティンにおけるワードウォールの創造的な活用法トップ10」

「ワードウォールは、勉強を効果的に進め、学習成果を高めるための素晴らしいツールです通常は小学校の教室で使用されますが、ワードウォールは全ての年齢や学問分野に適応することができます試験で優秀な成績を収めたい学生や語彙を拡充したい方にとって、以下に１０のクリエイティブな方法を紹介します... スタディルーティンでワードウォールを活用するためのトップ10のクリエイティブな方法詳細を読む »」

Tech

このAI論文では、「Lightning Cat」というスマート契約の脆弱性検出ツールを紹介していますこれは、深層学習をベースにしたツールです

スマートコントラクトは、分散型アプリケーションの開発においてブロックチェーン技術で重要な役割を果たしています。スマートコントラクトの脆弱性は、潜在的な財務損失やシステムのクラッシュといった重大な脅威をもたらします。静的解析ツールなど従来の脆弱性検出方法は、事前に定義されたルールに依存するため、偽陽性や偽陰性が頻繁に発生します。この問題に対応するため、中国のSalus Securityの研究チームが「Lightning Cat」という新しいAIソリューションを導入し、スマートコントラクトの脆弱性検出に深層学習技術を活用しています。論文の要点は3つの部分に分けられます。まず、スマートコントラクトの脆弱性検出に深層学習手法を活用したLightning Catソリューションの紹介です。次に、重要なデータ前処理手法が提案されており、CodeBERTを通じた意味的な特徴の抽出に重点が置かれています。最後に、実験結果はOptimised-CodeBERTが他のモデルより優れた性能を示していることを示しています。研究者たちは、静的解析ツールの制限に取り組み、Lightning Catフレームワーク内に3つの最適化された深層学習モデル（Optimised-CodeBERT、LSTM、CNN）を提案しています。CodeBERTモデルは、スマートコントラクトの脆弱性検出の特定のタスクに対応するためにファインチューニングされた、事前学習済みのトランスフォーマーベースのモデルです。意味解析能力を向上させるために、研究者たちはデータ前処理でCodeBERTを使用し、コードの構文と意味に対するより正確な理解を可能にしています。実験はSolidiFIベンチマークデータセットを使用して行われました。これには、7つの異なるタイプの脆弱性が含まれた9369の脆弱なコントラクトが注入されています。結果は、Optimised-CodeBERTモデルが優れた93.53%のf1スコアを達成し、脆弱性の特徴を正確に抽出する重要性が示されています。データ前処理におけるCodeBERTの使用は、構文と意味のより正確な把握に貢献しています。研究者たちは、Lightning Catを静的解析ツールを超えるソリューションと位置付け、深層学習を活用して適応し続けることを強調しています。データ前処理においてCodeBERTが効果的に使用され、構文と意味の両方を捕捉する能力が評価されています。Optimised-CodeBERTモデルの優れたパフォーマンスは、脆弱性の特徴の抽出における精度によります。結論として、研究者たちはスマートコントラクトの脆弱性検出が財務損失を防止し、ユーザーの信頼を保つ上で重要な役割を果たすことを主張しています。深層学習に基づくアプローチと最適化されたモデルを備えたLightning Catは、精度と適応性の面で既存のツールを凌駕する有望なソリューションとして浮上しています。

「包括的な時系列探索的分析」

「ここにはタイムスタンプでインデックスされたデータセットがありますデータはストレージの需要と供給に関するものかもしれませんが、あなたは戦略的な製品の適切な補充間隔を予測することが求められています...」

「Pythonを用いた巡回セールスマン問題の実装、解決、および可視化」

この記事は、スプリント2で終了したところから旅を続けますここでは、前の記事で提案した数学モデルを取り上げ、Pyomoを使用してPythonで実装します

退屈なプレゼンテーションを素晴らしいものに変える：プレゼンテーションを改善する7つのハック

イントロダクション HBrが言うように、「良いプレゼンテーションにはデータが必要ですが、データだけでは良いプレゼンテーションを保証することはできません。」PowerPointやCanvaの時代にあって、情報を提示することがこれまで以上に容易になった中で、プレゼンターが「この図表は見づらいかもしれませんが、〜を示しています」と言うのを聞いたことがない人は手を挙げてください。本質を伝えるのに苦労するプレゼンテーションよりも最悪な状況は何でしょうか？働くプロフェッショナルは、タスクの向上と完璧さに取り組むために重要な努力が必要であることを知っています。例えば、データアナリストとして、データ分析の完璧さを追求するために非常に努力し、最新の技術トレンドについて学び、機械学習モデルを構築することに専念しています。しかし、よく見落とされがちな重要なスキルの一つは魅力的なプレゼンテーションを作り上げる能力です。自分の努力と取り組みを明確かつ効率的に観衆に伝えるために、プレゼンテーションを改善し、観衆を引き込むものにしなければなりません。また、情報に基づいた意思決定を促進する必要があります。効果的なプレゼンテーションの力プレゼンテーションは、グラフ、図表、地図などのさまざまな手法を用いて情報を視覚的に表現することで、視覚的な補助を通じて理解を促進します。データの視覚的表現は、形式、ツール、利用可能なデータ、データセットのサイズなどの要素に依存します。プレゼンテーションを作成する際には、ターゲット観衆、明確な内容、必要なグラフィックス、表や図表、簡単に理解できる情報、明確な説明など、重要な要素を考慮してください。効果的なプレゼンテーションの力は見過ごすことができず、自分の努力を表示し、組織の変革を促すことができます。超魅力的なプレゼンテーションを作るための7つのヒント効果的なプレゼンテーションを作成する際に考慮すべき重要なポイントは多岐にわたります。しかし、プレゼンテーションを改善し、超魅力的なものにするための7つの主要なヒントは以下の通りです。 1. 観衆を知るあくまで結果に重点を置くのではなく、プレゼンテーションを観衆に合わせて作成することが重要です。観衆のバックグラウンドや彼らがあなたの結果から求めるものを理解することは、プレゼンテーションを効果的に構成するのに役立ちます。このアプローチはデータを無視するものではありません。むしろ、データを理解しやすくプレゼンテーションを行うことで観衆の議論や主張を支持する方法です。アナリストの結果の伝達方法が観衆にとって理解しづらい場合、最も優れたプレゼンテーションであっても失敗する可能性があります。プレゼンテーションを作成する前に、以下の質問を考えることでプレゼンテーションを改善することができます。このプレゼンテーションの観衆は誰ですか？彼らはあなたの分野の技術的な熟練度をどれくらい持っていますか？彼らは対象の内容にどれくらい精通していますか？彼らはどんな特定の興味、ニーズ、期待を持っていますか？観衆のメンタル状態はどうですか？以前のミーティングや長時間のカンファレンスで疲れている可能性がありますか？設定は形式的ですか非形式的ですか？これらの質問に答えることで、重要な情報を強調すべきかどうか、データがプレゼンテーションに最も役立つ方法を知ることができます。観衆の専門知識に合わせてコンテンツを適応し、望ましい要点を定義し、プレゼンテーションの設定を考慮することで、より効果的なプレゼンテーションを作成することができます。 2. データを使ったストーリーテリングビジネスプレゼンテーションでは、「Situation-Complication-Resolution（SCR）」というアプローチが効果的なフレームワークとして機能し、プレゼンテーションを改善する助けとなります。この方法は、バーバラ・ミントがマッキンゼー・コンサルティングでの任期中に著書「ピラミッド・プリンシプル」で人気を博し、魅力的なビジネスストーリーを構築するための効果的な構造を提供します。このシンプルな方法は、行動志向の結果を促進し、コンテンツを整理し、Rule of…

「アマゾンベッドロックを使った商品説明の自動生成」

今日の常に進化するeコマースの世界では、魅力的な製品の説明の影響は過小評価できませんそれは潜在的な訪問者を支払いをする顧客に変えるか、競合他社のサイトにクリックして離れてしまう決定的要因になるかもしれません膨大な数の製品にわたる説明の手動作成は、労働集約的なものです...

「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）におけるポイントワイズ畳み込みの探求：全結合層の置き換え」

はじめに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像とパターンを理解する上で重要な役割を果たし、深層学習の世界を変えました。この旅は、YanがLeNetアーキテクチャを紹介したころから始まり、今日ではさまざまなCNNを選択できます。従来、これらのネットワークは、特に異なるカテゴリに分類する場合には、全結合層に依存していました。しかし、そこに変化の風が吹いています。私たちは異なるアーキテクチャを探求しており、畳み込みニューラルネットワークにおける新しい方法であるPointwise Convolutionを使用しています。まるで新しい道を進むような感覚です。このアプローチは、通常の全結合層の使用方法に挑戦し、ネットワークをよりスマートで高速にするいくつかのクールな利点をもたらします。私たちと一緒にこの探求に参加し、Pointwise Convolutionの理解に深入りし、ネットワークの効率的な動作と優れたパフォーマンスの向上がいかに役立つかを発見しましょう。学習目標 LeNetなどの初期モデルから現在使用されている多様なアーキテクチャまで、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の歴史を理解する CNNにおける従来の全結合層に関連する計算の重さと空間情報の損失について探求する Pointwise Convolutionの効率的な特徴抽出方法を探求するネットワークの変更やハイパーパラメータのチューニングなど、CNNにおけるPointwise Convolutionの実装に必要な実践的なスキルを開発するこの記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。全結合層の理解従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、全結合層は重要な役割を果たし、ある層のすべてのニューロンを次の層のすべてのニューロンに接続する密な相互接続構造を形成しています。これらの層は、画像分類などのタスクで使用され、ネットワークが特定の特徴と特定のクラスを関連付けることを学習します。要点グローバルコネクティビティ：全結合層はグローバルな接続を作成し、ある層の各ニューロンが次の層のすべてのニューロンに接続されることを可能にします。パラメータの重さ：全結合層には非常に多くのパラメータが含まれるため、モデルのパラメータ数が大幅に増加することがあります。空間情報の損失：全結合層に入力データを平坦化することで、元の画像から空間情報が失われる場合があり、特定のアプリケーションで欠点となる可能性があります。計算の重さ：全結合層に関連する計算負荷は、ネットワークの規模が拡大するにつれて特に大きくなる場合があります。実践における使用法畳み込み層の後：全結合層は通常、畳み込み層の後に使用されます。畳み込み層は入力データから特徴を抽出します。密な層：一部の場合、全結合層は「密な」層と呼ばれ、すべてのニューロンを接続する役割が強調されます。変更の必要性とは？通常の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）における全結合層の基本的な理解ができたので、なぜ一部の人々が異なるものを探しているのかについて話しましょう。全結合層は役割を果たしていますが、いくつかの課題を抱えています。コンピューターに負荷がかかり、多くのパラメータを使用し、時には画像から重要な詳細を失うことがあります。…

Learn more about Search Results 6. 結論 - Page 9