作者別: Jun Mukai

機械学習界隈で話題沸騰の不思議な論文を向井が読んでみました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• [1905.02175] Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features
• A Discussion of ‘Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features’

プロダクションエラーの原因になったコミットを探す話を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• Orca: Differential Bug Localization in Large-Scale Services | USENIX

WebKit のビルド時間を本気で速くしてみた論文を向井がみつけて読みました。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• To unify or not to unify: a case study on unified builds (in WebKit)
• On Compiling WebKit (now twice as fast!) – Michael Catanzaro
• Jumbo / Unity builds
  • We’re removing support for the jumbo build – Google Groups
• 補足: ちょっと口がすべっていますが、Yusuke Suzukiさんは著者の一人ではあるものの、筆頭著者ではないので、この論文への貢献はどちらかといえば副次的であろうと思います

Go 言語にありがちな並行絡みのバグを集めた論文に向井が同情します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go
  • Via Understanding real-world concurrency bugs in Go – the morning paper

Facebook の Android 機械学習苦労話に向井が同情します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。暇な時はノートもみてね。

• Machine Learning at Facebook: Understanding Inference at the Edge – Facebook Research
• 2 Billion Devices and Counting: An Industry Perspective on the State of Mobile Computer Architecture – Google AI
  • #54 – Tales of the Tail – Misreading Chat
• GitHub – Maratyszcza/NNPACK: Acceleration package for neural networks on multi-core CPUs
• GitHub – pytorch/QNNPACK: Quantized Neural Network PACKage – mobile-optimized implementation of quantized neural network operators

Facebook が NVM を機械学習のデータストレージに使った話を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。

• Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Learning Models – Facebook Research
• SysML 19: Assaf Eisenman, Bandana: Using Non-Volatile Memory for Storing Deep Learning Models – YouTube
• 肩透かしと不思議な乱数 – Misread Footnotes #1｜森田創｜note

 

Federated Learning の実運用に向けた議論を向井が眺めます。感想などはハッシュタグ #misreading か hello@misreading.chat にお寄せください。iTunes のレビューや星も歓迎です。

• Towards Federated Learning at Scale: System Design – Google AI
• Towards federated learning at scale: system design – the morning paper
• SysML Conference