はじめに Factorioで貴重な年末を溶かしています。エンジニアのryukeと申します。 Twitterのみなさんの振り返り記事に触発され、初めての試みではありますが2023年の振り返りを書いてみたいと思います。 転職 2023年1月づけで前職のメルカリを退職し、Cloudb…

SREに関する国内最大級カンファレンスであるSRE NEXTに参加してきました！ SRE NEXT とは Home | SRE NEXT 2023 SRE NEXTとは 信頼性に関するプラクティスに深い関心を持つエンジニアのためのカンファレンスです。 同じくコミュニティベースのSRE勉強会であ…

イベントについて s-jaws.doorkeeper.jp Security-JAWSは、AWS＋Securityをコンセプトに立ち上げられた勉強会で、3ヶ月に1回のペースで定期的にイベントが開催されています。 今回は節目の30回目ということで8/26-27の2日間開催となっており、Day1はカンファ…

8/21に開催されたISUCON11の予選に参加してきました。チームは大学のサークルの同期2人 (rkoike・cojiro) と3人で出場しました。 結果は77704点で41位でした。残念ながら本選出場は叶いませんでしたが、それなりに練習の成果は出せたのかなと思い満足してい…

このブログは京大アドベントカレンダーの10日目の記事として書かれたものです。 はじめに はじめまして、京大情報学科4回生のnosukeruと申します。普段はエンジニアでiOSアプリの開発業務をしたり機械学習のお勉強などしています。研究が辛いです。 突然です…

お久しぶりです、nosukeruです。 今回は、9月の上旬2週間でエムスリーさんのAIチームでインターンとして働かせて頂いたので、その参加記を書きます。 イントロ 自然言語処理の分野の一つに情報抽出(Information Extraction)というものがあります。これは非構…

JSAIレポート(1)の続きです。 グラフ グラフ畳み込み層を有する敵対的生成ネットワークによる推薦システムの提案 https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2019/1J2-J-6-01/public/pdf?type=in ユーザーの特徴ベクトルとアイテムの特徴ベクトルから尤も…

世間はすでに7月ですが、6月の頭に新潟で開催された日本人工知能学会の個人的に気になった発表のまとめをなんとか書き終えましたので供養しておきます。 簡単な解説とコメント、関連論文などを載せています。個人的に気になった発表だけフォーカスしているの…

arxiv.org 今回はこの論文を紹介します。いよいよハリーポッターの魔法の世界も夢ではなくなってきました感じがしますね。 Background 技術としては画像生成の分野ではお約束のGAN(Generative Adversarial Network)を中心として、style変換に用いられるAda-I…

『BLEACH』170話より 出オチです。nosukeruです。 今回はこの論文に関する解説記事になります。 arxiv.org 読んだのは結構前なのですがわからない部分が多くて放置しており、紆余曲折の末理解できた感動や躓いた部分を共有したく思い記事にまとめました。 Tr…

arxiv.org Summary 乱立しているGNNを一つの枠組みで解析・整理した上で、その理論上最も強力なモデルやその条件を提唱し、実際に良い性能が得られることを確認した論文。 Contributionは次の4つ。 グラフの構造を識別する能力において、(後で定義する)GNNの…

arxiv.org Summary ニューラルネットワークにグラフを入力として与えるための枠組みを与えた論文。グラフ上の畳み込み操作をスペクトル理論から定義してニューラルネットワークがうまく扱える形にした。 Introduction グラフ上の分類問題として、グラフの構…

5/18(土)に東京で開催されたGoConferenceというイベントに、メルカリさんのスカラーシップで参加させて頂きました！ gocon.jp このイベントは1年に2回東京で開催されており、メルカリさんをはじめとする有志企業によって運営されているそうです。400人を超え…

arxiv.org Summary ニューラルネットワークの重みに確率分布を導入することで、過学習を防ぎ、Dropoutのように複数のモデルをアンサンブルしたような効果が得られる。Contextual Bandit(後述)のように確率的な意思決定が必要な場合にも適用できる。 Proposed…

pathak22.github.io Summary この前の論文(Curiosity-Driven Learning)の続きみたいな感じの論文。特に外的報酬を全く利用しない場合に焦点を当て、内的な報酬のみでどれだけタスクをこなせるか・どんな挙動が観察されるかについて広範囲の実験を行なったも…

こんにちは。nosukeruと申します。 趣味（？）でやっているアプリ開発の方で、バックエンドをGoとDgraphというグラフデータベース(https://dgraph.io/)を使って構築しているのですが、如何せんDgraphが新しいサービスなために日本語文献が少なく、またライブ…

こんにちは。nosukeruです。 今回は強化学習のアルゴリズムを実際に実装し、この分野で一般的なベンチマークとして用いられるOpenAI Gymを使って遊んでみました。 コードはここに置いています（今後も追加予定）。深層学習のライブラリにはPyTorchを使ってい…

次の論文を読んだので内容をまとめます。 pathak22.github.io Summary 強化学習においてはエージェントに目的を認識させ、正しく学習を進めさせるために報酬(reward)が必要になる。この報酬は通常人間が手動で与える必要があるが、好奇心(curiosity)という形…

はじめに 初めまして。京都でエンジニアをしているnosukeruと申します。 普段の開発におけるアウトプットの場としてこのブログを開設しました。開発や研究で躓いたこと、興味を持ったことのメモ書きになるかと思います。少しでも有意義な情報を発信できるよ…