最適化超入門 - tkm2261's blog
SlideShareだけでなく、ブログの記事にもすることに 先日、TokyoWebMning #40にて最適化について熱く語ってきました。 最適化超入門 from tkm2261 個人的にも結構やりきった感があり、網羅的に最適化手法を紹介出来たと思います。 その後飲んだ研究室の同期には『難しすぎる』と言われましたが、どうなんでしょう・・・ 一応はてブが400を超えており、大丈夫だったと信じたい。 というか、最適化の話題ではてブこんなに頂けるのは予想外でした。ありがとうございます！ はてなブックマーク - 最適化超入門 PyData Tokyoの方にもお声掛け頂いたのでまたどこかでお話出来ればと思ってます。 次はセクシー女優みたいにしょーもない話にする予定ですｗ 今回は修士卒の人間が最適化の入門資料を作る事のは、おこがましいと戦々恐々していたのですが、 Twitter上では概ね好評であり、安
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ÉÕÏ¿ D ÉâÆ°¾®¿ôÅÀ±é»»¤Ë¤Ä¤¤¤Æ Ãí - ¤³¤ÎÉÕÏ¿¤Ï¡¢1991 ǯ 3 ·îȯ¹Ô¤Î "Computing Surveys" ¤Ë·ÇºÜ¤µ¤ì¤¿ "Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic" ¹Æ (David GoldbergÃø) ¤òºÆÊÔ½¸¤·¡¢Ãøºî¸¢¤òͤ¹¤ë Association for Computing Machinery ¼Ò (Copyright 1991) ¤Îµö²Ä¤Î¤â¤È¤Ë¡¢°õºþ¤·¤Ê¤ª¤·¤¿¤â¤Î¤Ç¤¹¡£ ³µÍ× ÉâÆ°¾®¿ôÅÀ±é»»¤Ï¡¢³µ¤·¤ÆÆñ²ò¤ÊÌäÂê¤È¤·¤Æ¼õ¤±¼è¤é¤ì¤ë¤³¤È¤¬¤¢¤ê¤Þ¤¹¡£¥³¥ó¥Ô¥å¡¼¥
確率的プログラミングが重要な理由 | POSTD
先週、DARPAが確率的プログラミング言語に関する研究に資金を提供するための新たなプログラムを発表しました。関連記事では、このニュースが重要な理由について明らかな見解が示されていましたが、確率的プログラミング言語は新たな研究領域であり、人工知能に興味を寄せる大多数の人々にとっても未知の分野です。 では、確率的プログラミングはどういうもので、なぜ重要なのでしょうか。以下に私の考えを記しましたので読んでください。 確率的プログラミング言語は第一級プリミティブとして無作為事象を含む言語です。本質的なプログラミング言語の表現が無作為事象に影響する場合、洗練された 体系的な確率論的プロセス 、すなわちデータまたは観測結果の収集を行うために、開発者はその環境で発生した可能性のある事象の確率的モデルを、容易にエンコードできます。 しかし確率的モデルをコンピュータプログラムとして記述することは、単なる構文
脱関数化を実用する
[1 背景と導入](脱関数化を実用する 1#section1) [1.1 静的な個数のクロージャのある高階のプログラムのサンプル](脱関数化を実用する 1#section1-1) [1.2 動的な個数のクロージャのある高階のプログラムのサンプル](脱関数化を実用する 1#section1-2) [1.3 脱関数化とはつまり](脱関数化を実用する 1#section1-3) [1.4 関連研究](脱関数化を実用する 1#section1-4) [1.5 この研究](脱関数化を実用する 1#section1-5) [2 リストと木を処理するプログラムの脱関数化](脱関数化を実用する 2#section2) [2.1 二分木をリストへと平坦化する](脱関数化を実用する 2#section2-1) [2.2 リストの高階な表現](脱関数化を実用する 2#section2-2) [2.3 チャーチ符
2048のAIを書かなかった話。あるいは遺伝的プログラミングの話 - isEOL(@Angelworm_)
序 KMCでは2048のAIを作って戦わせるコンテストである「第一回2048AIコンテスト 結果報告 - KMC活動ブログ」が開催たそうですね。これを見て2048AIを私も作ってみたくなりました。 ところで、ボードゲーム上でAIとはおおよそ「勝率が最も高まる手を現在の状況を元に出力する」ものだと思います。チェスなどのゲームに置いて有名な「ミニマックス法」などは相手が最も自分に取って都合が悪い選択をして、自分が最高の選択をし続けた場合一番最初に選ぶべき最高の手を出力するアルゴリズムです。 このような次におこる状況を予測して手を決定するアルゴリズムは、探索アルゴリズムなんて呼ばれたりしています。 探索アルゴリズムを利用する上で大事なのは、読みの深さと評価関数の良さです。読みの深さとは、言葉の通りゲームの状況を何手先まで読む事が出来るかを表し、深ければ深いほどより大局的な戦い方が出来るようになる
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT
本記事の編集方針 ※この記事に興味をもたれた方は、 A/Bテスト カテゴリーの記事一覧 - 廿TT も、必要に応じてご覧いただければと思います。 本記事はもともとは、「A/Bテストの数理」への批判：「有意」とはなにか の続き的なエントリでした。 しかし、予想外に反響があったため Request for Comments（ご意見求む）の精神で、随時更新している部分もあります。 ただし、ベースとなる主張、Web系施策のA/Bテストに、仮説検定は向かないという部分は変化していません。 もしぼくの考えが変わり、「やっぱ仮説検定、いいかも」となった場合、本記事の存在価値はほぼ消滅します。 そのようなことがあれば、ページ最上部に「考えが変わりました」と明記します。 また、他の修正箇所も区別して明記し、差分がわかるようにします。 ただし細かい言い回しや、誤字脱字等はだまって修正します。 目次： そもそも
Wolfram|Alpha: Making the world’s knowledge computable
Compute expert-level answers using Wolfram’s breakthrough algorithms, knowledgebase and AI technology Mathematics ›Step-by-Step SolutionsElementary MathAlgebraPlotting & GraphicsCalculus & AnalysisGeometryDifferential EquationsStatisticsMore Topics »Science & Technology ›Units & MeasuresPhysicsChemistryEngineeringComputational SciencesEarth SciencesMaterialsTransportationMore Topics »Society & Cul
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
8. 対象とする「数式」 • 行列やその要素の掛け算が出てくる数式 – 機械学習などの手法には、行列を使って表さ れているものが多い – 強力な線形代数ライブラリをうまく使えば楽 に実装できる • 数式の例はC.M.ビショップ「パターン認 識と機械学習」(以降 PRML)から採用 – ただし機械学習の知識は一切要求しない 9. 方針 • 「楽に」「確実に」実装しよう – 間違いにくく、可読性が高い – 最速は必ずしも目指していない • 動くものを確かに作れるようになってから • Python/numpy と R での実装例を紹介 – 基本的な行列計算しか使わないので、その他 の環境(Eigen など)にも参考になる（はず）
IBM、完全準同型暗号ライブラリをオープンソース化
IBMの研究者による完全準同型暗号(Fully Homomorphic Encryption)の実装が「HElib」として公開された。C++で実装されており、GPLv2またはこれ以降のバージョンのライセンスに準じると説明されている。現時点では「Fully Homomorphic Encryption without Bootstrapping (PDF), 2011」で説明されているBootstrappを使わないタイプの完全準同型暗号が実装されている。さまざまな高速化手法が適用されており、今後の活用が期待される。 完全準同型暗号は公開鍵暗号の一種で、乗算と加算の双方を実施できるところに特徴がある。現在広く一般的に使われている公開鍵暗号は乗算、または加算のどちらかに対応しているが、乗算と加算のどちらにも対応したものはない。HElibは完全準同型暗号を実装しており、データを暗号化したままで元デ
衝撃的なデータベース理論・関手的データモデル 入門 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
デイヴィッド・スピヴァックによる衝撃的なデータベース理論である関手的データモデル。どうしたらうまく説明できるか？ と色々と悩んでしまいますが、まー、書けるところから書き始めてしまいましょう。 さー、いらっしゃい、いらっしゃい。関手的データモデルの世界へようこそ。圏論の言葉は出てきますが、圏論の予備知識はほぼゼロでOKですよ。 [追記 date="翌日"]取り急ぎ勢いで書きましたので、不注意と早とちりが混じっていました。追記と取り消し線の形で訂正と注記を足しました。字句レベルの表現の変更は直接編集しています。 あとそれと、圏論の基本用語を知りたいときはコチラ、… って、……、ゴメン！[/追記] 内容： はじめに 本の購入のサンプル スキーマのグラフ表現 キーとか計算カラムとか 圏としてのスキーマ 関手としてのデータベース状態 テーブルの変化 自然変換としてのデータ操作 データベースに圏論が使
単なる自己関手の圏における... (1) 圏とは | tnomuraのブログ
Haskell のIOモナドの分かりにくさに対する批判に対し、フィリップ・ワドラーが、「モナドは単なる自己関手の圏におけるモノイド対象だよ。何か問題でも？」と答えたそうだ。これで、すんなり納得するのはよほど圏論に詳しい人だろう。 管理人としては、圏論抜きで Haskell というプログラム言語を使えればそれが一番ありがたいのだ。しかし、最低でもモナドや圏論やモノイド対象が何を指しているのかくらいは知っておきたい。そこで、『モナドへの近道・Haskell からの寄り道』（中村翔吾著）というレポートを道案内にして、少なくともモナドというのが何を指しているのかを探索してみた。 まず、圏論の「圏」という言葉が何を指しているかだ。端的に言うと圏とは、対象と射からなる構造だ。集合と写像なら少しは馴染みがあるので、集合に例えると、対象とは集合のことで、射とは写像のことだ。集合 a と集合 b があり、そ
モナドへの近道・Haskell からの寄道
モナドへの近道・Haskell からの寄道 中村翔吾∗ 2007 年 1 月 26 日 本稿の趣旨 圏論のモナドとプログラミング言語 (Haskell) の間にはどの様な関係があるのか．この問いに答えるた めには，当然だが，少なくともモナドが理解できる程度に圏論を知らなければならない．本稿は，圏論の知 識が全くないところから，モナドを理解するまでの，最短コースの道のりをたどり (第 1,2 章)，これを前 提にして Haskell と圏論との関係を考察する (第 3 章)．読者には圏論の知識を要求しないが，Haskell の 文法の基本的な理解は前提としている．また，圏論に関しては，あくまでも「モナドへの最短コース」なの で，米田の補題，普遍性，コンマ圏，極限などの重要な概念は解説していない． 1 基礎知識の準備 定義 1 (メタグラフ metagraph) メタグラフは射 (arrow
monad in nLab
2-category theory Definitions 2-category strict 2-category bicategory enriched bicategory Transfors between 2-categories 2-functor pseudofunctor lax functor equivalence of 2-categories 2-natural transformation lax natural transformation icon modification Yoneda lemma for bicategories Morphisms in 2-categories fully faithful morphism faithful morphism conservative morphism pseudomonic morphism disc
汎用ソート殺し - d.y.d.
00:26 12/12/18 BookLive! 7月に出会ってからずっと電子書籍ストアとして BookLive! をひいきにしているのですが、一体どこが好きなのか語りたくなりました。 ITMedia の これでもう迷わない、電子書店完全ガイド という一連の記事の、 電子書籍の端末の話よりストアの話をしましょうよというコンセプトに思いっきり影響されています。 といっても、第一印象が「普通のことが普通にできるので感激した！！」というもので、 つまり今年の前半に使っていた幾つかの電子書籍ストア/専用アプリが残念だっただけかもしれません。 買った本がどこをクリックすれば読めるのか理解するのに10分かかった、とか、 6冊以上買うと本棚アプリから画面外に本がはみ出るので手でいちいち棚を変えて整理しないと読めない、とか。 本当に普通に使えるという以上に特筆することもないんですが、 あ、でも、今年になる
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47NEWS（よんななニュース）
5分でわかるベイズ確率
「数学の研究にコンピューターを用いるべきか？」：学会を二分する問いについて
モナモナ言うモナド入門
