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大そうじへの備え
christopher.hatenadiary.jp
AdaGrad + RDA 「結局オンライン最適化はAdaGrad1択だよね」 「AdaGrad + RDAでの分類が精度一番良いみたいです」 「AdaGrad + RDAの方が実装がはるかに簡単」 と立て続けに聞いたのでAdaGrad + RDA*1を理解するために実装してみた。 結論から言うと、確かに実装は簡単だし精度もでました。 損失関数と正則化項 AdaGrad自身は最適化手法です。すると適用するには最適化問題の形で記述する必要があります。 分類問題における定式化では損失関数と正則化項を足したものになります。今回の損失関数は ヒンジロスとなります。 は1 or -1のラベル、はベクトル空間上にマッピングしたデータです。 正則化項は-正則化、-正則化など色々有りますが今回は-正則化となります。 劣微分 で、最適化問題を解くわけです。今回はやの偏微分を用いるのですが、max関数や絶対値
Mac OS XでPOSIX以外のシステムコールについての情報が中々無かったので、ここに文書化しておく。http://web.mit.edu/darwin/src/modules/xnu/osfmk/man/ このページといくつかのオープソースのソースコードを参考にした。 Load averageはhost_load_info構造体のaverun[]というメンバーに格納される。avenrunには5,15,60秒間でのload averageが格納されている。 #include <mach/host_info.h> #define CPU_STATE_USER 0 #define CPU_STATE_SYSTEM 1 #define CPU_STATE_IDLE 2 struct host_load_info { integer_t avenrun[3]; integer_t mach_fa
変更点:岡野原さんにtxと同じ場所にPortfileを置いてもらえたため、Portfileをダウンロードできるリンクを記述しました。 オープンソースのソフトウェアを使おうとすると欠かせないパッケージ管理ソフト。Mac OS Xの場合はMacportsが便利です。 しかしながら、Linuxにおけるapt, rpmと比べるとコミュニティが小さいためパッケージ化されていないソフトも多々あります。 そこでパッケージができるまで待つでも無く、configure,make,make installをして入れるでも無く、ローカルに自分用のMacports インデックスを作成し、Macportsを用いてインストールをするという方法を説明したいと思います。 今日は初級編として岡野原大輔氏の作成したTx( http://www-tsujii.is.s.u-tokyo.ac.jp/~hillbig/tx-j.h
コードから実行ファイルを生成する際にユニバーサルバイナリを生成するとPowerPC MacであれIntel Macであれ、32bitであれ64bitであれどのMac OS X上でも動く実行ファイルを生成できる。 コマンドラインからgcc/g++を起動してユニバーサルバイナリを生成するにはプログラムを動作させたいアーキテクチャを-arch target オプションをつけて指定する。 続きを読む CFLAGSとCXXFLAGSとLDFLAGSで動かしたいアーキテクチャを指定する。また、configureスクリプトの--disable-dependency-trackingオプションを指定する。 > CFLAGS="-arch i386 -arch ppc -arch x86_64 -arch ppc64" CXXFLAGS="-arch i386 -arch ppc -arch x86_64
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