Function Approximation
ある関数を別の関数で近似する。
先日の記事でVRAMを16GBに設定し、QWQ-32BのQ3_K_S量子化版を動かした様子を紹介した。その後、VRAMが正しく16GBに設定されていない（Autoに戻っていた）ことが分かり、再設定をしたので再度QWQ-32Bの動作を確認してみた。 BIOSで正しくVRAM16GBに設定するとタスクマネージャーは以下のようになった。 専用GPUメモリが16GBと表示される。この状態でQWQ-32BのQ3_K_S量子化版13.4GBを使用する。Ollamaは内蔵GPUをサポートしていないので、今回はフロントエンドとしてJanを使用する。JanのAdvanced Settings を以下のようにする…
まだ届いてはいませんが。 転職先への入社までしばらく日があるのでAIで遊ぶ用途のPCを購入しました。当初は自作（組み立て？）しようかと思っていましたが「CPUも自作したいなぁ」「コンパイラ自作したいなぁ」「昔作ったOSも作り直したいなぁ」という邪念が湧いてきたので、自作欲は廉価基板にぶつけてハイスペックPCはBTOで買うことにしました。 ・M.2 SSD：2TB ・メモリ：64GB ・グラボ：GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB という要求で30万円。AIでお金稼ぎでもしたくなったら換装すればいいかと思いつつ、電源やマザーボードを確認しながら決定しました。 AIについて…
はじめに お待ちかね（？）の位相復元シリーズである． 手法の説明 記法を簡単にするため，ある特定の音声フレームに固定して考える．このフレームに関して， 位相スペクトル \( \phi(\omega) \) が有理関数で近似できると仮定する． ここで \( \omega \) は角周波数である．有理関数に現れる分子・分母多項式の最大次数は \( n \) としておく． 本手法では，それら多項式の係数 \( a_0, a_1, \ldots, a_n, b_0, b_1, \ldots, b_n \) をニューラルネットで推定する． 位相スペクトル自体を直接ニューラルネットで推定する（回帰する）手…
論文の概要、手法の利点 参考文献 論文の概要、手法の利点 先行研究のKolmogorov-Arnold Networksは（従来法：Spl-KAN）、スプライン曲線を用いて関数近似を行った。本研究は近似する関数としてwavelet関数を採用したもので（提案手法：Wav-KAN）、従来と違い区間をデータに応じて動的に決定でき、またパラメータ数が少ないため学習の時間も短くできることが特徴である。 それぞれの手法の利点・欠点は用いる関数の特性に由来する。Spl-KANの利点は、スプライン関数が区間ごとに滑らかに関数を近似していくため、データに局所的な変化が起きたとしても関数全体が変わることはない。応…
このブログは、以下のスレッドをまとめたものです。インドの数学者は突飛もないことを考えるな、という先入観を決定的にしたのは、バースカラ(600年ごろ)の三角関数の有利関数近似をウィキペディアで見た時で、こんなの合うわけないじゃん、馬鹿なんじゃないのと思っていた。が、 pic.twitter.com/R1rmdHbpvX— QmQ (@gejiqmq) 2022年6月6日 インドは三角関数の発展で独自の貢献をしてきました。一言でいえば、「インド人は、ギリシャ人の証明した定理と同じくらい、素晴らしい計算をした」*1のです。手始めに、ギリシャ流の不便な「弦の表(chord、すなわち）を計算に適した正弦…
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