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プログラミング
3月 18, 2023 / 最終更新日時 : 3月 18, 2023 Shuji Suzuki (shu) プログラミング

PyTorch 2.0の新機能「torch.compile」使ってみた

今回は3/16についに出たPyTorch 2.0の目玉機能である「torch.comple」について実際に動かしてみて計算時間を測定してみたので、そのまとめになります。 時間計測の部分で測定に使ったコードはここにあげてあ […]

3月 16, 2023 / 最終更新日時 : 3月 16, 2023 Shuji Suzuki (shu) 未分類

[勉強ノート] 「拡散モデル データ生成技術の数理」 2.3 デノイジング拡散確率モデル

先日紹介した「拡散モデル データ生成技術の数理」をちゃんと理解するために数式を改めて追ったり、説明されているアルゴリズムを実装したりしています。 その第3弾として「2.3 デノイジング拡散確率モデル」で説明されているデノ […]

スコアベースモデルを利用してサンプリングした結果
3月 8, 2023 / 最終更新日時 : 3月 8, 2023 Shuji Suzuki (shu) 未分類

[勉強ノート] 「拡散モデル データ生成技術の数理」 2.2 スコアベースモデル

先日紹介した「拡散モデル データ生成技術の数理」をちゃんと理解するために数式を改めて追ったり、説明されているアルゴリズムを実装したりしています。 その第2弾として「2.2 スコアベースモデル」で説明されているスコアベース […]

1月 10, 2023 / 最終更新日時 : 2月 22, 2023 Shuji Suzuki (shu) 書評

統計的因果推論、統計的因果探索の勉強で読んだ本まとめ(2023/1版)

あけましておめでとうございます。年末年始の休みを利用して今年もまとめて本を読んでいたのですが、統計的因果推論に関する本を読んだらすごく面白くて今年はそれ関係の本をまとめて読みました。 今回の記事では私が読んだ本の軽い解説 […]

11月 19, 2022 / 最終更新日時 : 12月 20, 2022 Shuji Suzuki (shu) プログラミング

Kaggleの「Open Problems – Multimodal Single-Cell Integration」の振り返り

今回は2022/11/15 (日本時間の2022/11/16の朝)まで行われていた「Open Problems – Multimodal Single-Cell Integration」に参加した際、どうして […]

5月 23, 2022 / 最終更新日時 : 5月 23, 2022 Shuji Suzuki (shu) プログラミング

PyTorch Geometricを使ってVariational Graph Auto-Encodersを作って学習してみる

はじめに 最近読んだ論文にVariational Graph Auto-Encoders (VGAE) を使ったモデルがあったので、自分でもやってみようと思い、作ってみました。本日はそのまとめになります。 本日紹介する使 […]

2月 28, 2022 / 最終更新日時 : 2月 28, 2022 Shuji Suzuki (shu) 未分類

[勉強ノート]「ベイズ推論による機械学習入門」5.7 ニューラルネットワークで紹介されたものをPyTorchで実装してみた

はじめに 最近ベイズ推論の勉強をしていて機械学習スタートアップシリーズの「ベイズ推論による機械学習入門」を読んでいます。今回はこの本の5.7 のニューラルネットワークの章で紹介されていたモデルをPyTorchで実装したの […]

11月 17, 2021 / 最終更新日時 : 11月 17, 2021 Shuji Suzuki (shu) プログラミング

JAXとPyTorch、どっちが速いのか検証してみた

高速化が趣味&仕事なので、最近よく目にするJAXの速度が気になってました。このため、今回は日ごろ使っているPyTorchと比較したので、その結果のまとめを紹介します。 結論 結果だけ知りたい方が多いだろうと思ったので先に […]

10月 23, 2021 / 最終更新日時 : 10月 23, 2021 Shuji Suzuki (shu) プログラミング

PyTorch 1.10の新機能「CUDA Graphs」のパフォーマンスを測定してみる

はじめに 10/21にPyTorch 1.10がリリースされ、今回も面白そうな機能が追加されました。個人的には楽しみにしていた「CUDA Graphs」のAPIのベータ版が追加されたということで早速試してみました。今回は […]

5月 10, 2021 / 最終更新日時 : 5月 10, 2021 Shuji Suzuki (shu) プログラミング

PyTorchのPERFORMANCE TUNING GUIDEの効果を確認してみる その2 「Fuse pointwise operations」

PyTorchには「PERFORMANCE TUNING GUIDE」という学習を速くするためのテクニック集があります。このドキュメントでは個々のテクニックでどれくらい速くなるか具体的な数値が示されていないので、それを確 […]

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Shuji Suzuki (shu)

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バイオインフォとHPCっぽいことを研究してる企業研究者。主に調べたり勉強したりしたことのまとめを書いてます。

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[書評] 拡散モデル データ生成技術の数理 ー 目覚ましい画像生成の発展の裏側を知りたい人へ

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