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MNISTを1分半でこなしやがったwwwCUDAさすがwww(今までは20分くらいかかってた)

あと個人的に面白かったのは再生スコア(今回採用したのはぼからん式)の対数をとると正規分布に近くなること。やはり正規分布は真理。

----現状----
あまり出来はよろしくない。やはり再生数・コメント数・マイリスト数だけでは予測に限界があるようだ。今後の目標としてはタグとサムネイルを特徴量として抽出すること。

ちょっと開発点の整理も含め長文…… 

----既存手法の問題点----
・現在のランキングは基本的に事後評価であり、真に「その時」ホットな動画を拾ってくることに弱い。
・集計期間と投稿日の関連で、投稿日によってランキング上での有利不利が出来てしまう。

----開発目的----
・動画を「投稿日によらず平等に」「直近の動画も含め」評価したい。そのためには集計時点より先の、投稿日からの時刻におけるスコア(これを以下天文学の「絶対光度」に倣い「絶対スコア」と呼ぶ)を予測する必要がある。

----アプローチ----
ニューラルネットワークを用い回帰予測を行う。特徴量として用いるのは投稿1日以内のスコア推移。ただし現状これだけでは予測が困難であるため、将来的にはタグ・サムネイルなども特徴量として用いたい。

----発展----
音楽解析を通し、サビを勝手に抜いてきてランキング動画を作ってくれるところまでやってくれると非常に楽。既存研究はある(Songrium)ので、文献等読みつつ余力があればなんとかしたい

そのためのCUDA、CUDA…あと、そのためのGTX 1070?

人の少ない時間だからぼそっといいますが最近ぷよぐやみんぐばっかしてるの何かといいますと、最近流行りのニューラルネットワークを用いて動画の再生スコア解析などをやっております。精度がまだ全然足らないので公開できるようなあれではないのですが、ゆくゆくは自動ランキング生成とかもやりたい。

Cドライブの容量がないなと思ったらAEのキャッシュで50GBくらい持ってかれてた

教訓:2000エポック回す前に短いエポックでバグなく完遂できるか確かめる

深夜のほうが楽しくなって作業が捗る癖なんとかせねば

英語本だから読む気がしないのか物性本だから読む気がしないのか

これは物性の教科書片手に読まないといけない文献ですわぁ

mstdn、Issue/PullRequestが3000弱立ってるから重複がないか探すのだけで一苦労

だれかやって。わしは他にやることがある()

mstdn、完全にクローズドな方向ともっと連携を強める方向の両方開発したら無双できる

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