mokemokechicken

BASE_PATH=result/rnn/pad.ns-25.bs-20.nl-2.hs-20 sh rnn.sh --padding t --num_steps 25 --batch_size 20 --num_layers 2 --hidden_size 20

# かなり良かった
BASE_PATH=result/rnn/pad.ns-25.bs-40.nl-2.hs-20 sh rnn.sh --padding t --num_steps 25 --batch_size 40 --num_layers 2 --hidden_size 20

# 少し悪かった(2->eが多かったようだ)
BASE_PATH=result/rnn/nopad.ns-25.bs-40.nl-2.hs-20 sh rnn.sh --nopadding  --num_steps 25 --batch_size 40 --num_layers 2 --hidden_size 20

BASE_PATH=result/rnn/pad.ns-25.bs-100.nl-2.hs-20 sh rnn.sh --padding t --num_steps 25 --batch_size 100 --num_layers 2 --hidden_size 20
BASE_PATH=result/rnn/nopad.ns-25.bs-100.nl-2.hs-20 sh rnn.sh --nopadding  --num_steps 25 --batch_size 100 --num_layers 2 --hidden_size 20

mokemokechicken

#!/bin/sh

DATASET_PATH=${DATASET_PATH:-"sample/seq_dataset.pkl"}

BP="result/rnn/$(date '+%Y%m%d-%H%M%S')"
BASE_PATH=${BASE_PATH:-$BP}
MODEL_PATH="${BASE_PATH}/seq_model.pkl"
SAMPLING_PATH="${BASE_PATH}/seq_sample.txt"
FIGURE_PATH="${BASE_PATH}/figure.png"

mokemokechicken

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
"""Compare data distribution"""

import json
from itertools import chain
import cPickle as pickle

import tensorflow as tf
import pandas as pd

mokemokechicken

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
"""Create Sample Sequence Data"""


import random
from cPickle import dump, HIGHEST_PROTOCOL
import tensorflow as tf
import json

mitsuruog

express実践入門

---

自己紹介

小川充

• mitsuruog

Hi-king

!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import argparse
import os
import numpy

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("source_dir")
parser.add_argument("target_dir")

postmodern

#!/usr/bin/env bash
#
# Author: postmodern
# Description:
#   Rips a DVD to a H.264 MKV file, with chapters and tags. Ignores any
#   bad blocks or sectors on the DVD.
# Dependencies:
#  * gddrescue
#  * handbrake-cli
#  * mkvtoolnix

cucmberium

twitterの検索術 (search/tweets と search/universal)

注

search/tweets では一週間以上前のツイートは検索できないので注意

search/universal は公式のConsumerKey/ConsumerSecretでないと使用できない

当方では一切の責任を負いません

reiji1020

畳み込みニューラルネットワーク

RBMとは何か

• Restricted Bolzmann Machine
• 通常のボルツマンマシンとは違い，可視ユニット同士，不可視ユニット同士の連結を認めない 制限付きボルツマンマシン のことを指す
• 通常1層ではなく，何層かに重ねて使われる
• RBMを1段階学習した後，不可視ユニットの活性(値)をより高階層のRBMの入力データとする
• 不可視ユニットを効率的に学習させることができ，また計算量を現実的な水準に落としている
• ある訓練データvが与えられたとき、条件付き確率p(hj=1|v)が計算でき、その意味は「vが与えられたとき hjがONになる(1になる)確率 」

aphlysia

これは stfuawsc_itg Advent Calendar 2014 4日目の記事です。

プログラミングをしていると、いろいろなバージョンの環境を行ったり来たりしたくなることがあります。たとえば言語処理は python 2 へ nltk を入れてやりたい。シミュレーションは python 3 へ numpy 入れてやりたいとか。
そういうふうに言語やモジュールのバージョンをいろいろ組合せた環境を気軽に切り替えられると便利です。
実際そういうことを可能にするツールはたくさんあります。virtualenv, pyenv など。
ここで紹介する conda というツールもその1つです。
virtualenv などでは、モジュールを入れるときは通常の python の流儀でインストールするのですが、インストールがうまくいかないというのはよくあることです。conda ではあらかじめビルドされたものを入れるので、楽です。もちろん conda に用意されていないモジュールもありますが、そういうのは pip 等通常の方法で入れて共存できます。

ではさっそく conda で python の環境を作る方法です。