タグ付けされた質問 「machine-translation」

閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 5年前に閉鎖されました。 ほとんどの言語では、いくつかの科学計算ライブラリが利用できるようです。 Pythonは Scipy Rust 持っている SciRust C++持っているなど、いくつかのViennaCLとArmadillo Java持っているJava NumericsとColtだけでなく、他のいくつかの 以下のような言語は言うまでもありませんRし、Julia科学技術計算のために明示的に設計されています。 非常に多くのオプションを使用して、タスクに最適な言語をどのように選択しますか？さらに、どの言語が最もパフォーマンスが高くなりますか？PythonそしてR宇宙の中で最も牽引力を持っているように見えるが、それは、より良い選択となるように、論理的にコンパイルされた言語がそうです。そして、これまでに何よりも優れているFortranでしょうか？さらに、コンパイルされた言語はGPUアクセラレーションを備えている傾向がありますが、インタープリター言語はそうではRありPythonません。言語を選択するときは何を考慮すればよいですか。また、ユーティリティとパフォーマンスのバランスが最も良い言語はどれですか。また、私が見逃した重要な科学計算リソースを持つ言語はありますか？

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私はこの論文「ニューラルネットワークによるシーケンス学習へのシーケンス」を読んでいますhttp://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf 「2.モデル」の下でそれは言う： LSTMはこの条件付き確率を計算します。最初に、LSTMの最後の非表示状態によって与えられる入力シーケンス（x1、...、xT）の固定次元表現vを取得し、次にy1、...の確率を計算します。。。、yT 'と標準のLSTM-LM公式を使用して、初期の隠蔽状態をx1の表現vに設定します。。。、xT： LSTMとは何か知っていますが、LSTM-LMとは何ですか？私はそれをグーグルで試しましたが、良いリードを見つけることができません。

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私が持っているXマトリックス、y変数、および他の変数をORTHO_VAR。私はをy使用して変数を予測する必要がありますXが、そのモデルからの予測は、可能な限りORTHO_VAR相関する一方で、直交する必要がありますy。 私は予測がノンパラメトリックな方法で生成されることを望みxgboost.XGBRegressorますが、どうしても必要な場合は線形法を使用できます。 このコード： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import make_regression from xgboost import XGBRegressor ORTHO_VAR = 'ortho_var' TARGET = 'target' PRED = 'yhat' # Create regression dataset with two correlated targets X, y = make_regression(n_features=20, random_state=245, n_targets=2) indep_vars = ['var{}'.format(i) for i in range(X.shape[1])] # …

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