ななまち / Nanamachi @7machi@mstdn.nanamachi.net

二穴ふぁっくキメながらちんぽしごかれたい

ふたなりになりたい

ニコ動にSQLインジェクションなタイトルの動画を投稿したら関連サービスの何割が壊れるだろうか()

半年間くらいボカロタグの集計をしているが、ナユタン星人さんの強さが分かる

ごはんたべる……

つよい絵師さんのつよい絵をつよくできるつよい動画師になりたい

メスアナルの人

(自分で書いたやつ移植してた)

やはりCUDAで回すと爆速すぎて笑う

CINEBENCH OpenGL Testで120fps超えとかwwwまじ無理笑うwww(今までは48.62fps)

やっぱりNNやるならGPGPU必須ですわ

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。

----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

興味があっち行ったりこっち行ったり

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