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2010年07月16日

オートマ恐い

今日は,黄色2のゼッケン.最初の1時間はクルクル周回して終了.何となくエンジンブレーキ使いたい気分らしく,停止前に2速から1速に落としたときにクラッチを繋げてしまうのを注意される.止まるときはエンジンブレーキ使おうと思わない方が安全.あとは左折で膨らまないようにとか考えてたら小回りしすぎて縁石にスった気がする.気をつけましょう.

次いで2時間目にオートマ体験.

つーかスクーターでかいし重いし安定して座れないし遠心クラッチは反応鈍いし恐いことだらけ.原付でもスクーター恐いのに…

んで,前半はコースをクルクルまわってて,後半はスラロームとか坂道発進とか一本橋とか.左手の後ろブレーキを半分かけつつアクセルふかしておくと安定することを学んだ.オートマ版の半クラよね.まあ,もう二度とオートマのらないと思うけど(大型取りに行くならもう一度あるのか?).

そして一本橋に何秒乗っていられたのかよく分からない.とどのつまり,秒数を数える余裕が無い.うーん…

そしてスラロームもパイロンに当たりはしないけれどメリハリが無い.もっと車体を傾けたいところだけどスクーターだと滑り落ちそうで恐い.うーん…

さて,次回は赤2でマニュアルに戻って一本橋とか急制動とかスラロームとか.

Machine Learning に関するアルゴリズムの MapReduce 実装とか調べた

というか,まんまな論文があったので読んでみた.

結論:GroupByKey演算いらない問題しか扱っていない.バッグ上の準同型(リダクション演算子は加算限定)でしかない.だけど"the summation form"とか名前をつけてしまっている.

この分野でよく扱われている計算10個の並列化の仕方をコメントして(つまりは彼らのいうsummation formがあるよねと言って),実験結果を示しているのだけど,実際にやられていることは非常に単純.データ量が大量にありすぎるだけなので,それを分散して map と sum を並列化したらバンザイ.残りの部分は興味のある特徴量の次元数(データ量に比べて非常に小さい)にしか依存しないから並列化しなくていいよね,と.

著者らも,別に新しい速い並列プログラム(アルゴリズム)つくったわけでなくて簡単に書ける枠組みを考えたんだよ,という言い方をしている.その枠組が新しいか否かはなんともいえないが…

とはいえ,この単純なパタンで書けちゃうけど良く使われる計算10個,というものをまとめたことには大きな価値があるかなと.我々の得意とする並列計算パタンで計算できる重要な計算問題のサーベイの手間が省けるから.

どうでもいいけど K-means に hard と soft があったとは知らんかった.

さて,次はどの辺を調べようか? できればGBK演算が本質である例を見つけたいのだけど…

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