遺伝的アルゴリズム ~Genetic Algorithm~ 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)とは、近似解を探索するアルゴリズム。 主にランダム性を持って要素を変化させる。進化的アルゴリズムの一つでもある。 このアルゴリズムはデータを遺伝子として表現し、一つ一つを個体とする。 その個体を複数用意して、適応度計算をし低いものを交叉や組み換え、突然変異させ解を探っていく。 個体を何世代も変化させていくので、組み合わせ最適化問題(後述)などで効果を発揮する。 遺伝的アルゴリズムの基本原理 遺伝的アルゴリズムの基本原理を説明する。 ここでは 個の個体と世代で行うと仮定する。 初めに現世代と次世代の個体が入る集合をそれぞれ一つずつ用意しておく。 現世代に個の個体をランダムに生成する。 評価関数を使用し、現世代の個体が持つ適応度を計算する ある確率において、次の３つのどれかを行い
Airwindows「kBeyond」AIすら超える自然なホール空間を実現する次世代リバーブ！ 遺伝的アルゴリズムが125万以上の反射音を生み出し、リアルで奥行きのある音響空間をDAW上に再現する革新的プラグイン｜DTMプラグインセール
もっと自然でリアルなホールの響きがほしい そんな方にぴったりなのが、Airwindowsのリバーブプラグイン「kBeyond」です。 遺伝的アルゴリズムを活用し、まるで本物のホールで録音したかのような空間を簡単に再現できます。 この記事では、その魅力をわかりやすくご紹介します。 kBeyond：リアルなホール空間を再現する次世代リバーブ 音楽制作や音響設計の現場で、より自然でリアルな響きを追求する方にとって、リバーブは欠かせないツールです。 その中でも、Airwindowsが開発した「kBeyond」は、これまでのリバーブとは一線を画す革新的なプラグインです。 kBeyondの特徴 kBeyondは、単なるリバーブではなく「演奏ホール」をそのまま再現するようなリアルな響きを生み出すプラグインです。 その特徴を詳しくご紹介します。 遺伝的アルゴリズム（GA）による設計 開発には「遺伝的アルゴ
ChatGPTプラスのGPT-4モデルは、簡単なプロンプトでショートストーリーを自動生成することができます。また、プロットを用意すれば、もっと長い小説を生成することもできます。 現在、こうしてGPT-4で生成する小説のクオリティを上げる方法を色々と調べていますが、今回は、その一環として、遺伝的アルゴリズムを利用する方法をテストしてみました。 なお、GPT-4をベースにしたBingでは、現状で以下のレベルの小説を生成できます。 １．遺伝的アルゴリズムの概要遺伝的アルゴリズムに関するGPT-4の説明は以下のとおりです。 (1) 概要遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm、GA）は、自然界の遺伝と進化のプロセスに基づいた最適化手法であり、人工知能や機械学習の分野で広く利用されています。 遺伝的アルゴリズムは、解の集合（個体）を用いて、目的関数を最適化する問題に対処するための手法で
はじめに 1週間ほど前、社内のチャットで、こんなクロスワードパズルがあるよ！とリンクが流れてきました。 なんじゃ、これは！ おもしろそうすぎる！ さっそく、午後を半休にして、というわけにはいかなかったので、夜にがんばってみました。 やってみるとわかると思いますが、解いているときの感覚は、通常のクロスワードパズルと違って、お絵かきロジック(ノノグラム)や、マインスイーパーをやってるような感じでした。 結局夜にあまり時間が取れず、2晩かけて解いたのですが、ふと、こんなの、遺伝的アルゴリズムとかで推測させれば楽勝じゃね? という考えが浮かび、試してみました。 設計方針 得意なPythonで書き直そうかとも思ったのですが、画面でうにょうにょ動く方が楽しそうなので、元のソースを改造してみることにします。 遺伝的アルゴリズムとは Wikipediaによると、 あらかじめ N 個の個体が入る集合を二つ用
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![『GA（遺伝的アルゴリズム）の悲哀 - karaage. [からあげ]』へのコメント](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/38db459f0387cd62b6852644b20dbc36aa9c0b0d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F775f246c7fcf72ed416a7a3f2e89ea7afa465c85%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20230101%252F20230101235812.png)
遺伝的アルゴリズム、完全に理解した - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事は完全に理解したTalk Advent Calendar 2020の6日目の記事です。 ぶっちゃけQiita様に挙げられるような実用的な話ってあまり持っていない身なのですが、星影さんから下記のようなメッセージを頂いたのでトライしてみることにしました。 一般受けとか気にせずOKなので、ぜひお願いします🤗 — 星影 (@unsoluble_sugar) November 17, 2020 Qiitaは完全に今までROM専だったため、この記事が初投稿になります。Markdownでサクサクかけてめっちゃ便利ですね。不謹慎な記
前書き 初めまして、機械学習好きの学生です。前回に引き続き、遺伝的アルゴリズムの紹介になります。 ここではいきなり実践から入りますので、先に、「遺伝的アルゴリズム～理論編～」を参照してくだされば理解につながるかと思います。 追記：使用言語 python (内包表記含む) やってみよう さあ、Pythonを使って実際にGAというものを動かしてみましょう。ここでは、Pythonの基礎知識はすでにあるものとして進めていきます。関数は使用しますが、説明が混沌となるのでクラスは使わないでおきます。 ONEMAX問題 具体的に何をするのか。 よくある例として、ONEMAX問題が取り上げられますね。これは、 ｛1，0，0，1，0，1，1，1，0，0｝ のように、ランダムに「1」か「0」で構成された配列から、 ｛1，1，1，1，1，1，1，1，1，1｝ というすべて１の配列をどのように作り出すか、というも
福永 津嵩 @fukunagaTsu 慶應義塾大学理工学部生命情報学科准教授。ゲノム配列解析／RNA構造解析／オミクスデータ解析に関連するバイオインフォマティクスの研究を行っています。つぶやきは個人としての発言であり、所属組織が関与するものではありません。 sites.google.com/site/fukunagat…
見た瞬間「アレじゃん」なったわ。知らない世代が出てきたのは良い事だけど、こうやって掘り返されるんだな。MicrosoftのAIがネオナチの極右に調教された様に、こういう性善説ベースの実験は悪意に弱いねんな…
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ##ディープラーニングの課題 最近、仕事でディープラーニングやってますが、結局over fitting（過学習）やunder fitting（未学習）との戦いに終始してしまう毎日を過ごしてます。 ネットワークの構成や各層のチャネル数、dropout有無やその率、optimizerの種類やlr（学習率）、weightDecay（L2ノルム）の値、等々調整すべきものはハイパーパラメータと呼ばれるものも含めて数多くあり、それらのベストな組み合わせを見つけるのは至難の業。 ##パラメーターフリー遺伝的アルゴリズム これらのベターな組み合わせ（ベ
はじめに 最適化アルゴリズムの実装シリーズです。 まずは概要を見てください。 コードはgithubにあります。 遺伝的アルゴリズム 概要 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA)については遺伝的アルゴリズム編を見てください。 前の記事では潜在的に離散値を対象としていましたが、連続値(実数)を対象に拡張されたGAがあるので実装してみました。 参考：実数型GAに於ける交叉法の改良 実数値への拡張 変更箇所は交叉の仕方です。 GAの一様交叉では親の情報をそのまま引き継ぎます。 しかし実数を考えた場合、細かい調整ができないことがわかると思います。 例えば親の遺伝子が1と2で最適解が1.5の場合、普通のGAでは子はどう頑張っても1と2の値しかとりません(突然変異を除く) 実数を考慮して交叉する手法を紹介します。 BLX-α交叉 簡単に言うと親個体からα倍大きくなった範囲内でラ
遺伝的アルゴリズムというギミックと、「神は沈黙せず」という小説、あるいは山本弘という作家は、案外、相性が悪かったのでは？という雑考｜ガジくん(獣脚類ズケンティラヌス)
遺伝的アルゴリズムというギミックと、「神は沈黙せず」という小説、あるいは山本弘という作家は、案外、相性が悪かったのでは？という雑考 良く顔を出してるSFファンの集まりで、先日亡くなった作家の山本弘さんの著書の読書会をやろうと云う事になった。 課題図書は、星雲賞を受賞した「去年はいい年になるだろう」に決ったが、他にも、同氏の著書でオススメのモノが有れば、各自、紹介しようって話と相成った。 で、個人的には「去年はいい年になるだろう」と並ぶ同氏の代表作「神は沈黙せず」について言いたい事が色々と有るのだが……以下は、その「言いたい事」に関する、とりとめもない雑文である。 齢がバレるが、山本弘氏の小説「神は沈黙せず」が出た時には、私は既に大学の修士過程までを終えて社会人になっており、大学に居た頃は工学部の情報系だったのだが……今にして思えば……と言うか、学生の頃の記憶でも、何とも変な研究室に所属して
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遺伝的アルゴリズムの人気イラストやマンガ、小説。5件のイラストが投稿されています。遺伝的アルゴリズムの関連にドット絵、艦これ、艦隊これくしょん、アークロイヤル(艦隊これくしょん)、長門(艦隊これくしょん)、などがあります。
Ateam Lifestyle x cyma Advent Calendar 2018の20日目は、株式会社エイチームでWebエンジニアをしている@k_moriが担当します。 はじめに 地球上に生息する生命体の多くは、長い時間を経て姿形を変化させながら、種が生存していくのに適した形に進化を重ねてきた歴史があります。 この「進化」という生物学的機構にヒントを得て考案された問題解決手法に**「進化的アルゴリズム」というものがあります。 この「進化的アルゴリズム」は数学的理論から生み出されたような専門的な知識がなければ理解が難しい手法などではないため、比較的理解もしやすく、機械が自分自身で成長する仕組み（≒人工知能）がなぜ実現できるのかを理解するのにもオススメなアルゴリズムかなと思います。 この記事では、そんな「進化的アルゴリズム」の一種である、「遺伝的アルゴリズム」と「遺伝的プログラミング」*
遺伝的アルゴリズムは有名ですが、実数を扱うPID制御のパラメータ調整では、ビット数を実数に変えるテクニックが必要。 そこで、直接実数を使える実数値遺伝的アルゴリズムを使って、パラメータ調整をしてみました。 コードは以下の通り。 #遺伝的アルゴリズム from control.matlab import * import numpy as np import random import math import warnings import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D %matplotlib inline warnings.simplefilter('ignore')#警告を無視する #制御対象のパラメータ(2慣性、剛体モード＋2次までの振動モードとする) kt=10 #剛体モード k0=1
![[python]実数値遺伝的アルゴリズムでPID制御パラメータ調整 : この世は謎に満ちている](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/67de380a6f4f92493174eaa106c4240e47cf190d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flivedoor.blogimg.jp%2Famaharawaya%2Fimgs%2F3%2Fe%2F3ee161b4.png)
今日の動画でも発表しましたが、#銀の盾 届きました！✨ 本当に、感激でございます😂 みなさん、ここまで応援くださり、ありがとうございました😭(終わらないよ笑) pic.twitter.com/vQHgpbyDMQ — タザキ@YouTube登録10万人｜聞いて分かる投資教室ch (@tazaki_youtube) February 16, 2022 【初月無料】投資本も豊富な電子書籍読み放題サービス https://www.youtube.com/redirect?event=video_description&redir_token=QUFFLUhqbHZaSjBicTB4Vk5MR3V1d3dTYkQ0VDlucGtmUXxBQ3Jtc0ttUlBiaFlwVmNyd2JYVnhrSlVzU2FpUXc1VDRhZml2Z0ZwME4wSjd3ZU1HbUllRm5rakdEdk5
遺伝的アルゴリズムで組み合わせ最適化問題も解ける 前回は遺伝的アルゴリズムで関数の最小値を求めました。 >> 【意外と簡単！】遺伝的アルゴリズムで最小値問題を解く様子をExcelでわかりやすく 今回は組み合わせ最適化問題を解いてみます。 例題は以前の記事で取り上げた以下の例を使います。 >> 【具体例で実演！】人材配置の組み合わせ最適化問題をエクセルマクロVBAで解く ある物流センターでは、物流加工で4つの工程があります。 各工程1人ずつで受け持ち、毎日合計4人必要です。 今まで延べ7人がこの作業を行ったことがあり、各人の作業生産性（個／時間）と時給は次の通りです。 センター長は、そろそろスタッフを固定したいと思っています。 全体の生産性は一番生産性の悪い工程（ボトルネック）で決まります。 この時、全体の生産性を70以上にしながら、総時給が7,000円以内に抑えられるようにするには、どの工
Platypusで整数と実数を同時に使うと Platypusで、整数を使う時はInteger、実数を使う時はRealを使って設定をしますが、両方を一緒に使うと次のエラーが出ます。 PlatypusError: must define variator for mixed types なんか、variatorを定義しなさいと言うのですが、日本語のサイトには情報がありません。皆さんどちらかだけを使った例を書いています。 でも、実際には、整数と実数が混ざって使いたいことはよくあると思うのですが、エラーが出てどうしようもありません。 Platypusに書く魔法の呪文 いろいろ探していたら元々のGithubの英語のサイトに答えがありました。 いろいろ書いてあるのですが、たぶんこれをalgorithmの中に書くだけで動くようです。 variator=CompoundOperator(SBX(), HU
「クラスタ平均法を組み込んだ遺伝的アルゴリズムによるジョブショップスケジューリング問題の解法」をPython DEAPで実装した 2/5 - Qiita
「クラスタ平均法を組み込んだ遺伝的アルゴリズムによるジョブショップスケジューリング問題の解法」をPython DEAPで実装した 2/5Python遺伝的アルゴリズムdeapジョブショップ・スケジューリング はじめに 平野廣美氏による1995年の論文クラスタ平均法を組み込んだ遺伝的アルゴリズムによるジョブショップスケジューリング問題の解法に記載の方法をPythonのDEAPモジュールを使用して実装した。 今回実装を5章に分けて紹介する。 今回実装を5章に分けて紹介する。この記事は第2章である。 ジョブショップスケジューリング問題について ジョブショップスケジューリング問題の解表現（←この記事） ジョブショップスケジューリング問題向きの遺伝的操作 DEAPライブラリ メイン処理、実行結果とまとめ なおソースコード全体は以下に置いてある。 なお、論文補足のため同氏による2000年初版の書籍 遺
エキスパートアドバイザの自己最適化：進化的遺伝的アルゴリズム
目次 概論 1. 進化的アルゴリズム登場の歴史 2. 進化的アルゴリズム（メソッド） 3. 遺伝的アルゴリズム（GA） 3.1. 適用範囲 3.2. タスク 3.3. 古典的遺伝的アルゴリズム 3.4. 検索戦略 3.5. 古典的最適検索との違い 3.6. 遺伝的アルゴリズムの用語 4. 遺伝的アルゴリズムの特長 5. 遺伝的アルゴリズムの欠点 6. 実験 6.1. 予測変数の最適な組み合わせの検索tabuSearchの使用6.2. 取引システムの最適なパラメータの検索：rgenoud(Genetic Optimization Using Derivatives)の使用SOMA( Self-Organising Migrating Algorithm)の使用GenSA( Generalized Simulated Annealing)の使用 7. 質の指標を改善する方法と手段 まとめ 概論
科学に佇むｻﾝｸｺｽﾄ 📚 @endBooks 以降急速に劣化が進んでたけど、ついに顔もオッパイも消失 人が減りすぎて、自動巡回とかでポチらせてる無脳入力派のほうが勝っちゃったのかな 遺伝的アルゴリズム pic.twitter.com/rzUUdbNywv
(Ǝ)ɐsıɥıɥso⅄ ouɐɓnS @koshian あいやー、参加者が減るってのは環境が甘くなるってことかねえ。そうすると遺伝的アルゴリズムもうまくいかなくなるのか。 / “科学に佇むｻﾝｸｺｽﾄ on Twitter: "以降急速に劣化が進んでたけど、ついに顔もオッパイも消失 人が減りすぎて、自動巡回とかでポチらせてる無…” htn.to/GbB7VQXWum
はじめに これまでに{pls}のgasolineデータを使って多変量解析を実施してきた。使用したデータはガソリンの近赤外スペクトルデータとオクタン価のセットである。近赤外スペクトルは、化合物の原子間の結合モードに依存する吸収や粒子表面の反射などの物理的特性に依存した情報が含まれている。そのため、予測対象となるオクタンの含有量とは関連性の低い波長領域も含まれており、そのような関係性の低い領域の変動が予測におけるノイズとなることもある。 そこで、今回は{GA}パッケージを用いて遺伝的アルゴリズムで部分二乗回帰によるモデリングに使用する波長領域の組み合わせを最適化し、全波長のデータを使う場合よりも精度の高いモデルが得られるかざっくりと検証してみた。 遺伝的アルゴリズム 遺伝的アルゴリズムは、生物の優勢生殖を模倣した最適化アルゴリズムである。ランダムに発生した第一世代を評価し、成績が良いものに対し
![[備忘録] 遺伝的アルゴリズムでスペクトルデータの変数選択をやってみた - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0d4b306628f525155596b3cbeaf994c56af62eaa/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYyOTgzNDY4JTJGM2U0MmY3Nzk1YmQwZWFlYTg1ZThmYWI0MzA0ZGI5ZGM0NWNjZGNjYyUyRmxhcmdlLnBuZyUzRjE2ODE2MjQzNjU_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9MGEwMDBhNWZjZDBjZjEyMzIwNGViODIyYWIwMjNhMGM%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Db3ad7e88e7291c35e41591025379c3ce%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBNT09OREFEJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9NjdkNzUxMWZmODZjYzcyZjNiMzQyZWIyMTZjZWYzMDU%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D901a158333e7b713f8e2fe44fc89fa74)
遺伝的アルゴリズムちゃんの概要 遺伝的アルゴリズムちゃんとは、群青ちきん氏が2021年1月に開始した「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」という企画で生成されかけた美少女図像のことである。 二枚の画像のうち、どちらがより性的だと思うかを人間に選択させ、遺伝的アルゴリズムという機械学習の処理を通すことで、人間の選択を反映した「次の二枚の画像」を生成する。これを数万回繰り返すことで、「最高にエッチな画像」が生まれると期待された。企画の目標は、このシステムが置かれたwebサイトがGoogleによって「露骨に性的なコンテンツ」と判定されて広告を停止されることで、企画開始から一ヶ月でこの目標に達した。その後も企画は続けられたが、自動でランダムに選択するプログラムや実写の写真に寄せようとするプログラムの介入を受け、同年9月に企画を終了している。
以前話題になった、遺伝的アルゴリズムで作るエッチな画像について、顔やおっぱいがなくなったとのこと。原因としては、参加人数が少なくなり、bot等しか参加しなくなったためではないかとも言われている。「進化の終焉まで再現された」ともいわれている。なお、現在顔とおっぱいは少し戻ってきた模様（Togetter）。
進化計算ライブラリDEAPとPythonのWEBフレームワークStreamlitを使って、文字列を入力すると遺伝的アルゴリズムでゼロからその文字列を当ててくれるアプリを作りました。 数理最適化の理論的な話をしたり、ゴリゴリ実装するような記事ではないので、ぜひライトな気持ちで読んでいただけると嬉しいです。 作ったもの アプリへのリンクとソースコードはそれぞれこちらです（アプリはスリープしてる可能性があるので、アクセス後に少し待ってみてください）。 ソースコードを見ていただけるとわかりますが、アルゴリズムや画面の実装などがすべてPythonで完結し、100行以内に収まっています。 DEAPはちょっとした最適化アルゴリズム実装に、Streamlitはプロトタイプ作成＆公開にとても便利で、どちらも比較的気軽に試せるものなので、興味のある方はぜひ触ってみてください。特にStreamlitは、これを読
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 遺伝的アルゴリズムについて、基本的で簡単なところを勉強として書いていきます。 理解を深めるために遺伝的アルゴリズムを実際にPythonでコードを書いて、いくつか問題を解く形で動かしていきます。 遺伝的アルゴリズムとは 英語ではgenetic algorithm。初出は1975年、ミシガン大学のジョン・H・ホランド教授によって提案されたそうです。 遺伝的アルゴリズム - Wikipedia ジョン・H・ホランド - Wikipedia ある程度、各個体で個別となる属性を持たせた「遺伝子」「染色体」扱いの要素を大量に生成し、ランダムな要素を
遺伝的アルゴリズム | AI研究所
遺伝的アルゴリズムとは遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化の過程をモデルに作られた進化的アルゴリズムのひとつです。 確率的探索の一手法であり、1975年に提案されました。遺伝子のようなモデルを用いて、表現したデータ群の中から、評価関数に対して、適応度の高いデータ群を優先的に選択し、交差(組み換え)や突然変異などの遺伝的操作を繰り返しながら最適解を探索します。 データ群をランダムに複数個作成し、現世代とします。現世代の適応度を計算し、選択したデータ群に対して交差、突然変異、複製のいずれかを行います。 選択の方法には、 適応度比例期待値ランキングエリート保存などの指標を用いた戦略があります。 交差は２種類のデータ群を部分的にシャッフルすることで、単純交差・一様交差・部分一致交差などがあります。突然変異はデータ群の一部を変更します。 このようにして作成された新たなデータ群を次世代とします。次世代の
『「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がまるで意思があるかのように1日で大きな変貌を遂げてしまう→その原因も判明する』へのコメント
botを使った特定の意思による介入を「インテリジェントデザイン」って呼んでるのが今回の話で一番おもしろかった。
こんにちは、Insight EdgeのLead Engineerの日下です。 今回は、DEAPライブラリを利用した遺伝的アルゴリズムをAWS Lambdaで分散並列実行した話を紹介しようと思います。 目次 目次 背景と課題 並列化の方法の検討 どこを並列化するか？ どのように並列化するか？ 実装の方針 呼び出し側コード Lambda側コード その他 Lambdaを呼び出すためのDEAPへのmap実装 呼び出し側コード Lambda側コード 今回の実装の工夫ポイント 改善の評価 まとめ 前提 クラウド基盤: AWS 言語: Python ライブラリ: DEAP 背景と課題 ある案件で、遺伝的アルゴリズム (以下、GA)を用いた最適化処理により業務改善の実証実験をしていたところ、性能に課題があるということでデータサイエンティストチームから相談を受けました。 当該処理は、EC2 (r7g.4xl
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![[記事紹介] 正規表現クロスワードを遺伝的アルゴリズムで解こうとしてあきらめた話 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c6f869c2cec3d6bc0316dd6c3d6cd0b21496d670/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBxdWFsaXRpYV9jZGV2JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01MDI1MTIyNjE3MWVlMDRkNDEyYjYxMTZhODljMzA5ZQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4gUVVBTElUSUEgQ08uLCBMVEQu%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3Da68b4d5903daa89ec20beff4f25d33d1)
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに コードフォーマッタは最近ではエディタやIDEに標準機能として搭載されるようにもなってきているため，使う機会が増えてきているのではないでしょうか？ 中でもclang-formatは，フォーマットのベースとなるコーディングスタイルをいろいろ設定することができ，自分が好きなスタイルでフォーマットをすることができます． しかし，このスタイルは多数のスタイルオプションから構成されており，人力ではこれらを設定するのが大変だったりします． そこで，フォーマットの対象となるコードにあったスタイルを遺伝的アルゴリズムを用いて探索してみました．
1つの応答曲面を遺伝的アルゴリズムで探査するPythonコード例 | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-
曲面は平面に比べデータにフィットさせる自由度が増えるため、複雑な現象にもフィットする可能性を持ちます。もちろん重回帰分析と同様に設計変数が3つ以上の場合は超曲面で表現する事が可能です（図示は困難ですが）。 全ての応答を物理モデルで求めると時間がかかる 適切なモデルによるシミュレーションや確かな実験をする事で、物理現象に即した応答値を得る事ができます。しかし、より詳細な物理モデルを計算するにはスパコンを使った場合でも数日以上かかるケースがあります。また、実験はそもそも機器が高く、段取り時間が多くかかったり、設計変数を正確かつ自由に振る事が困難であったりします。 単一の応答を得るだけならそれでも我慢できるかも知れませんが、最適化計算のように多目的で多数の計算結果を必要とするような検討には中々踏み込む事ができません。 応答曲面はそのような場合に活用可能です。 下図上段は任意の設計変数を物理モデル
はじめに この記事では遺伝的アルゴリズムについて説明する。初めにどのようなアルゴリズムなのか説明し、そこで紹介した操作を小分けにpythonでnumpyのみを使って実装する。遺伝的アルゴリズムというだけのことがあって高校の生物基礎程度の知識があると理解が容易にできる。 遺伝的アルゴリズム 遺伝子アルゴリズムは進化論の考え方に基づいたアルゴリズムで、データ(表現型)を遺伝子(遺伝子型)のように変形し選択や交叉、突然変異などの操作を繰り返すことによって最適な解を捜索するアルゴリズムである。表現型は遺伝子の評価などに使用し、遺伝子型は操作の対象として使われる。 フローチャート 厳密ではないがフローチャートは以下のようになる。Typoraでうまい作り方がわからず、随分下手なものになってしまったので参考程度に。 決められた世代までとあるが、評価がある閾値を超えるまで繰り返しを行うケースもある。また、
<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4697286630485669538/comment/henno" data-user-id="henno" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/1654710" data-original-href="https://togetter.com/li/1654710" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Ftogetter.com%2Fli%2F1654710" data-use
楓蛙 @kaede_gaeru なんとなく最近見守ってた遺伝的アルゴリズムちゃんが、昨日の時点では１枚目みたいな状態だったのに、いつの間にか２～３枚目のような溶け方を経て、現在は４枚目のような形に再形成されていってる…。 pic.twitter.com/ThSoxlGubO 2021-05-16 07:00:08 群青ちきん @miseromisero 昨夜から明確に挙動がおかしくなっている件についてですが、もともとが悪意上等のコンテンツなので放っておくことにしました。すべてのスケベたちの幸せを祈ります。 twitter.com/kaede_gaeru/st… 2021-05-16 10:51:07
AIの生成画像をAIに学習させるとつまらん絵しか生成しなくなる説で「人間の狂気が必要」という話…「遺伝的アルゴリズム」で解決する可能性も
伊藤 祐策(パソコンの大先生) @ito_yusaku Web系プログラマー。どこに出しても恥ずかしいコードばかり書いています。将来の夢は秋葉原にビルを一棟所有して『秋葉原ゲイツビル』と命名することです。 伊藤 祐策(パソコンの大先生) @ito_yusaku ところで「AIが生成した画像をさらにAIに学習させる」とどうなるかというと、潜在的に内包する情報量が徐々に失われて、つまらん絵しか生成しなくなるはずなんですよ。新鮮な情報を供給できるのは生きた人間の狂気だけなんですよ。生きた人間各位は狂いを大事にしてくださいね。 2022-10-12 18:04:38
この記事はACCESS Advent Calendar 2024 21日目の記事です。 以前書いた自作オセロAIの解説記事の情報が古くなってきたので最新の解説記事を書きます。 最初に 今回作成したオセロAIとはここから遊べます. 遊びながらこの記事を読んでくれると嬉しいです。 また、リポジトリは以下のとおりです。 github.com 概要 この記事は盤面の評価のパラメータ調整において遺伝的アルゴリズムを適用したオセロAIでくのぼうの最新の解説記事となります。 本記事では情報の更新を目的としているためアップデート内容のみ解説する予定です。 そのため、本記事で触れられていない部分を知りたい場合は前作記事をご覧ください。 jj1guj.hatenablog.com 従来型評価関数の仕様と問題点 従来型の評価関数は以下のように角から行方向または列方向、あるいは対角線方向に4マス分抽出して評価して
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