5leaf.jp/kindle/B0G5P1H5BV/#a...
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この記事では、行列関数を計算するための標準的なLanczos法について解説します。
この方法では、反復ごとに増大するn×kの基底行列を格納する必要があり、メモリ要件が厳しいです。
この記事では、行列とベクトルの積の数を2倍にする代わりに、O(n)のメモリしか必要としないLanczosアルゴリズムの2パスバリアントについて解説します。
この記事では、行列関数を計算するための標準的なLanczos法について解説します。
この方法では、反復ごとに増大するn×kの基底行列を格納する必要があり、メモリ要件が厳しいです。
この記事では、行列とベクトルの積の数を2倍にする代わりに、O(n)のメモリしか必要としないLanczosアルゴリズムの2パスバリアントについて解説します。
「(訳)AlphaEvolveによる行列積のブレークスルーが、どれほど異常なことなのか、多くの人は理解していないと思います。
知らない人のために説明すると、AlphaEvolveは1969年に登場したストラッセンのアルゴリズムを改良し、4×4の複素数行列の積を49回ではなく48回のスカラー積で計算する方法を発見しました。一見すると大したことではないように思えるかもしれませんが、この記録は実に56年間も破られていなかったのです。
このことがどれほどすごいか、分かりやすく説明します:
(続く)」
x.com/d_1d2d/statu...
「(訳)AlphaEvolveによる行列積のブレークスルーが、どれほど異常なことなのか、多くの人は理解していないと思います。
知らない人のために説明すると、AlphaEvolveは1969年に登場したストラッセンのアルゴリズムを改良し、4×4の複素数行列の積を49回ではなく48回のスカラー積で計算する方法を発見しました。一見すると大したことではないように思えるかもしれませんが、この記録は実に56年間も破られていなかったのです。
このことがどれほどすごいか、分かりやすく説明します:
(続く)」
x.com/d_1d2d/statu...
行列の転置行列$XX^{t}$による積を計算する新しいアルゴリズムRXTXを提案する。RXTXは、乗算と加算の使用回数が最先端技術より$5%少なく、行列$X$のサイズが小さくても高速化を達成する。このアルゴリズムは、機械学習ベースの探索手法と組合せ最適化を組み合わせることで発見された。
行列の転置行列$XX^{t}$による積を計算する新しいアルゴリズムRXTXを提案する。RXTXは、乗算と加算の使用回数が最先端技術より$5%少なく、行列$X$のサイズが小さくても高速化を達成する。このアルゴリズムは、機械学習ベースの探索手法と組合せ最適化を組み合わせることで発見された。
・要素の追加と削除、値の書き換えは内部的なハッシュ テーブルの利用により高速。
・文字列keyの利用も可能でプログラムの可読性が高い。
[疎行列]
・行列のドット積の計算は内部的な最適化により高速。
・プログラムの可読性が低い。
という事で、進化的アルゴリズム人工生命体プログラムでは、遺伝子及びノードや接続の管理には辞書型を利用し、情報の順伝播処理には疎行列を利用するとしよう。
・要素の追加と削除、値の書き換えは内部的なハッシュ テーブルの利用により高速。
・文字列keyの利用も可能でプログラムの可読性が高い。
[疎行列]
・行列のドット積の計算は内部的な最適化により高速。
・プログラムの可読性が低い。
という事で、進化的アルゴリズム人工生命体プログラムでは、遺伝子及びノードや接続の管理には辞書型を利用し、情報の順伝播処理には疎行列を利用するとしよう。
これでまた勉強始める。
#行列計算アルゴリズム
#基本から機械学習への応用まで
#今倉暁 著
#講談社 #julia #julia言語
#理解を深める線形代数
#データサイエンスと機械学習の本質にせまる
#廣瀬英雄 著
#共立出版
これでまた勉強始める。
#行列計算アルゴリズム
#基本から機械学習への応用まで
#今倉暁 著
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#理解を深める線形代数
#データサイエンスと機械学習の本質にせまる
#廣瀬英雄 著
#共立出版
数十億のパラメータを持つ最新の大規模ニューラルネットワークアーキテクチャのために、バックプロップフリー最適化を大規模な母集団サイズに拡張するように設計された進化戦略(ES)アルゴリズムであるEvolution Guided General Optimization via Low-rank Learning(EGGROLL)を紹介する。ESは強力なブラッ...
数十億のパラメータを持つ最新の大規模ニューラルネットワークアーキテクチャのために、バックプロップフリー最適化を大規模な母集団サイズに拡張するように設計された進化戦略(ES)アルゴリズムであるEvolution Guided General Optimization via Low-rank Learning(EGGROLL)を紹介する。ESは強力なブラッ...
5leaf.jp/kinokuniya/dsg-08-EK...
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AlphaEvolveは、Googleが開発した革新的なAIコーディングエージェントであり、大規模言語モデル(LLM)を活用して、複雑な数学的および計算上の課題に対するアルゴリズムを発見し最適化します。Geminiモデルの創造的な問題解決能力と自動評価者を統合することで、AlphaEvolveは進化的なフレームワークを用いてアルゴリズムの解決策を向上させています。このシステムは、Googleのデータセンター、チップ設計、AIトレーニングの効率を大幅に改善し、より高速な行列乗算アルゴリズムや未解決の数学的問題に対する解決策を実現しました。
このシステムは、 (1/3)
AlphaEvolveは、Googleが開発した革新的なAIコーディングエージェントであり、大規模言語モデル(LLM)を活用して、複雑な数学的および計算上の課題に対するアルゴリズムを発見し最適化します。Geminiモデルの創造的な問題解決能力と自動評価者を統合することで、AlphaEvolveは進化的なフレームワークを用いてアルゴリズムの解決策を向上させています。このシステムは、Googleのデータセンター、チップ設計、AIトレーニングの効率を大幅に改善し、より高速な行列乗算アルゴリズムや未解決の数学的問題に対する解決策を実現しました。
このシステムは、 (1/3)
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