バンデットアルゴリズムの一種 A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation 解説に挑戦 - Qiita
バンデットアルゴリズムの一種 A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation 解説に挑戦機械学習強化学習Recommendation 導入メリットと事例について ニュースレコメンデーションの問題 従来のニュースレコメンデーションのメインの手法である協調フィルタリングとコンテンツフィルタリングだと、以下の問題があります。 １：ユーザーの情報が必要 ２：コンテンツの変更の反映が速いので追いつかない ３：学習と計算を早くしないといけない ４：新しいコンテンツはユーザー情報がないので協調フィルタリングが使用できない ユーザーの情報がない状態でコンテンツの変更が速くても対応したい バンデットアルゴリズムを用いましょう！！ 対処方法 バンデットアルゴリズムとは ニュースレコメンデーションシステムの場合：よ
紙と鉛筆でビットコインをマイニング：1日に0.67ハッシュ | POSTD
紙と鉛筆でビットコインをマイニングするのは現実的なのか？ それを試してみることにしました。マイニングに使用されるSHA-256アルゴリズムはかなりシンプルなので、実は手計算でもできることが分かりました。当然ながら、この処理はハードウェアマイニングに比べれば極端に遅くて、全く実用的ではありません。しかし、手作業でアルゴリズムを実行してみると、そのアルゴリズムがどのように働くのか正確に理解するための良い方法になります。 紙と鉛筆によるSHA-256の1ラウンド マイニングのプロセス ビットコインのマイニングは、ビットコインシステムのセキュリティの鍵となる部分です。その概念は、ビットコインのマイナーたちが、たくさんのビットコイントランザクションを1つのブロックにグループ化してから、ハッシングと呼ばれる暗号操作を、非常に稀少な特別なハッシュ値を誰かが見つけるまで、膨大な回数だけ繰り返すということで
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
ダイクストラ法 - Wikipedia
ダイクストラ法の動作のアニメーション ダイクストラ法（だいくすとらほう、英: Dijkstra's algorithm）はグラフ理論における辺の重みが非負数の場合の単一始点最短経路問題を解くための最良優先探索によるアルゴリズムである。 概要[編集] ダイクストラ法は、1959年エドガー・ダイクストラによって考案された。 応用範囲は広くOSPFなどのインターネットルーティングプロトコルや、カーナビの経路探索や鉄道の経路案内においても利用されている。 ほかのアルゴリズムとして、 最短経路長の推定値を事前に知っているときは、ダイクストラ法の改良版であるA*アルゴリズムを用いて、より効率的に最短経路を求めることができる。 辺の重みが全て同一の非負数の場合は幅優先探索がより速く、線形時間で最短路を計算可能である。 無向グラフで辺の重みが正整数の場合は、Thorupのアルゴリズム[1]によって線形時間
巡回セールスマン問題 - Wikipedia
巡回セールスマン問題を総当たりで解く場合のイメージ。左側で一つずつ探していき、より効率のいいルートが見つかった場合、右側のグラフが更新される。 巡回セールスマン問題（じゅんかいセールスマンもんだい、英: traveling salesman problem、TSP）は、都市の集合と各2都市間の移動コスト（たとえば距離）が与えられたとき、全ての都市をちょうど一度ずつ巡り出発地に戻る巡回路のうちで総移動コストが最小のものを求める（セールスマンが所定の複数の都市を1回だけ巡回する場合の最短経路を求める）組合せ最適化問題である。 詳細[編集] 問題例の大きさは、都市の数で表される。この問題は、計算複雑性理論においてNP困難と呼ばれる問題のクラスに属する。すなわち、問題例の大きさに関する決定性の多項式時間アルゴリズムが見つかりそうにない、計算量的に困難な問題である。なお、この問題の特殊ケースとして考
食事する哲学者の問題 - Wikipedia
食事する哲学者の問題（しょくじするてつがくしゃのもんだい、Dining Philosophers Problem）とは、並列処理に関する問題を一般化した例である。古典的なマルチプロセスの同期（排他制御）問題であり、大学レベルの計算機科学課程にはほぼ確実に含まれている。 1965年、エドガー・ダイクストラは5台のコンピュータが5台のテープ装置に競合アクセスするという同期問題を提示した。間もなく、この問題はアントニー・ホーアによって「食事する哲学者の問題」に変形して語られることとなった[1][2][3]。 問題[編集] 5人の哲学者が食事したり、考え事をしたりしている。彼らの前には、真ん中にスパゲッティの入った大きなボウルが置かれた丸い食卓がある。その食卓には5枚の皿が置かれ、皿と皿の間にフォークが1本ずつ置かれている。（近年では、食器を「フォーク」ではなく「箸」として紹介する例も見られる[4
ブロックチェ－ンを構築しながら学ぶ | POSTD
ブロックチェ－ンの仕組みを知るには構築するのが最短の方法 この記事を読んでいるということは、仮想通貨の拡大に興奮しているということですね。ブロックチェ－ンの仕組み、背後にある基本的なテクノロジーについて知りたいのでしょう。 しかしブロックチェ－ンを理解するのは簡単ではありません。少なくとも私にはそうでした。大量の動画の中をさまよい、抜けだらけのチュートリアルに従い、結局、実例が少なすぎてフラストレーションが大きくなりました。 私は手を動かして学ぶのが好きです。コードのレベルで内容を扱わざるを得なくなり、そうすることで身に付くからです。同じようにやってもらえば、この解説が終わる頃には、機能するブロックチェーンが出来上がり、どのように動くかがしっかりと把握できるようになるでしょう。 準備 ブロックチェ－ンとはブロックという名の 不変でシーケンシャルな 一連のレコードだということを覚えてください
JavaScriptで大量のオブジェクトの当たり判定を効率的にとる - Subterranean Flower Blog
ゲームなどのコンテンツにおいて、「当たり判定」から逃れることはできません。オブジェクトとオブジェクトが衝突したかどうかという判定は、インタラクティブコンテンツにおいて最も重要な部分になるからです。 当たり判定の実装自体は難しくありません。ですが、素朴な実装ですと、対象となるオブジェクトが大量である場合に、十分なパフォーマンスが出ません。これはオブジェクトの多い、現代的なゲームでしたり、弾幕シューティングなどを作るときに大きな障害となります。 この記事では、大量のオブジェクトの当たり判定を処理する、効率的な方法について紹介します。 まずは素朴に実装してみる 当たり判定の処理を語るには、ある程度ゲームの骨組みのようなものが必要になってきます。もちろんクラスなどを使わないベタ書きでもよいのですが、大変読みにくくなってしまいます。ですので、今回は、まず簡易的なゲームエンジンのようなものを作って、そ
If文から機械学習への道
機械学習とif文が地続きであることを解説しました。 ver.2 質問への回答を追加し、顧客価値の小問に図を追加してわかりやすくかみ砕きました。Read less
たのしい機械学習 Part1
(原文：Machine Learning is Fun! by Adam Geitgey より許可を得て翻訳) (訳者注：難解な機械学習のコンセプトを平易に説明している素晴らしいブログを見つけ、ぜひ日本の皆さんに伝えたい！と思い文章化しました。共感いただいた方、文章末尾の❤️マークからいいね！お願いします。一緒に機械学習勉強してくれる人も募集中です。=>Email:dai@jenio.co) 機械学習の事を人々が話しているけど、 あなたは言葉の意味はわかっていない。 そんな場面に遭遇した事はありませんか？ 同僚の言葉に相槌を打つのに疲れた。。 そんな状況を変えましょう！ このガイドは機械学習に興味があるけど、 何から勉強したらいいのかわからない人に向けて書かれました。 多くの人がWikipediaを見ると思いますが、 ストレスがたまり、 誰かがレベルの高い説明をしてくれるのを望みますよね？
某検索エンジン大手は、検索エンジンの結果をアドセンスのクライアントの..
某検索エンジン大手は、検索エンジンの結果をアドセンスのクライアントのために操作することはない。 正確に言うとヒルズの奴らはやりたくてもマウンテンビューのやつらが邪悪になるなと言って許さないし、システム的にもわざわざやることが難しい。 それでも数字をあげたいヒルズの営業部隊は、日本語特有の文化として、まとめサイトみたいなのが必要だと訴えてみたり、 日本語に関わる開発はヒルズでも一部主導権を持ってるので、そのようなサイトを優遇していくことでクライアントの広告収入が結果的に増えることに気がついた。 他のやり方としては、HTML5に準拠したソースコードのページを優遇することで、老朽化した個人サイトを突き落として大手を優遇することに成功した。 その大手はつまり最新のアドセンス改定についてけるような開発体制がある会社ということ。 まあ、その結果どうなったかは皆さまご存知だろう。 もう１つ言うと、ヒルズ
P≠NP問題がざっくり理解できる本 - hiroyukikojima’s blog
＊ 追記(6月27日) 最後の紹介した「約数ゲーム」について、メールで解答を教えてくれた人がいたので、最後に追加しました。 最近、野崎昭弘『「P≠NP」問題』ブルーバックスを読んだので、レビューをエントリーしようと思う。 そもそも、この本を読もうと思ったのは、ある雑誌の企画で「数学の未解決問題」について、ある数学者と討論をすることになっていたのがきっかけだった。ミレニアム問題のいくつかが話題にのぼりそうなので、P≠NP問題についても少し知識を補充しておこうと思ったのだ。 でも、アマゾンのレビューで酷評されているのを読んで、いくぶん躊躇した。それで、少し時間が空いたけど、本屋で立ち読みしてみて、その場で購入した。少なくともぼくには、アマゾンのレビューはミス・ディレクションにすぎないものだとわかった。買って帰って、速攻で読了したが、ぼくの要求にかなった本であった。アマゾンのレビュー欄は、まあ、
Raspberry Pi3で自動ノート取り装置を作った - いきるちから
はじめに 数理情報工学実験第二という演習で、Raspberry Piをつかって何かを作ることになりました。そこでAMATERASUという自動ノート取り装置を作ったので紹介します。 そもそもRaspberry Piって? Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab 出版社/メーカー: TechShareメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る これです。安くて小型で色んなセンサーをつけて遊べるコンピュータです。今回はカメラモジュールを使いました。 自動ノート取り装置とは 自動ノート取りの目標は、講義を撮影した動画*1を処理することで、ノートの代わりとして使える画像を出力することです。具体的には次のgifのような画像を次々出力していくのを目標にしています。黒くな
OBB vs AABB - Radium Software Development
iPhoneの一般修理店は予約なしでも来店できる？ 基本的には飛び込みで修理に行ってもOK iPhoneを置いていたソファにうっかりと腰かけてしまい、パネルを割ってしまった、こんな時はスマホの一般修理店へ行きましょう。画面割れは、スマホやタブレットの故障原因として非常に多いものです。予約なしで突然お店に行っても平気かしらと、不安に思う方々もいらっしゃるかもしれません。結論としては特に問題はなく、予約なしで訪問しても画面割れの修理はお願いできます。 ただし他のサービス業のお店同様、予約なしの場合、お店が混雑していると順番待ちをしなければいけないです。特に繁盛しているスマホ修理のお店だと、行列が店内で出来ており、予約なしだと、自分の順番が巡ってくるまで長時間待たされる可能性があります。平日の朝、昼なら利用客が少ない場合が多く、飛び込みでも比較スムーズに修理が頼めます。 予約は入れた方が時短に、
画像処理におけるアルゴリズム
ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以
分散システムについて語るときに我々の語ること ― 分散システムにまつわる重要な概念について | POSTD
分散システムについては、もう随分と前から学びたいと思っていました。ただ、それは一度首を突っ込んだら最後、ゴールのない迷路に迷い込むようなものなのです。どこまでも続いているウサギの穴のようなものです。分散システムに関する文献は星の数ほど存在します。様々な大学からたくさんの論文が発表されているばかりでなく、膨大な数の書籍もあるのです。私のような全くの初心者には、どの論文を読んだらいいのか、どの書籍を買ったらいいのか、見当もつきません。 そんなとき、一部のブロガーが、 分散システムエンジニア （それがどういう意味であれ）になるなら知っておくべき論文というものを推奨しているのを見つけました。その一部を紹介しましょう。 FLP , Zab , Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed Systems , Viewstamped
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ
ストリームデータ解析の世界
【機械学習アドベントカレンダー2015 8日目】 ストリームデータ解析 という分野がある。ある生成元から絶えずデータが到来する環境で、いかにそれらを捌くかという話。「時間計算量はほぼ線形であって欲しいし、空間計算量も小さく抑えつつ精度を担保したいよね」ということを考える世界。個人的に最近はそのあたりの情報を追いかけていたので、整理も兼ねてその世界を俯瞰したい。 すごいリンク集 はじめに、この分野で外せないと思うリンクを3つ挙げておく。 ■ SML: Data Streams YahooやGoogleの研究所を経てCMUの教授をしているAlex Smola先生の講義の一部（スライド＋動画あり）。理論からシステムアーキテクチャまで包括した実際的な機械学習ならこの人。この人の機械学習サマースクールの講義は最高だった。 古典的なものから最近のものまで、代表的なアルゴリズムについて直感的な説明といい
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