EMアルゴリズム徹底解説 - Qiita
本ブログは、混合ガウス分布を題材に、EMアルゴリズムという機械学習界隈では有名なアルゴリズムを丁寧に解説することを目的として書いています。 また、この記事は、「数学とコンピュータ Advent Calendar 2017」の24日目の記事です。 そして長いです。 1. はじめに 観測した確率変数 $X$ をよく表現する、モデル $p(x|\theta)$ のパラメータを求めることが確率分布の推定ではよく行われます。つまり最尤法ですね。より複雑な分布になるとその分布の構造に潜在変数(Latent Variable) $Z$ があると仮定してモデル化を行うと、シンプルな組み合わせで $X$ の分布を表現できることがあります。今回扱う混合ガウス分布もその一つです。 のちに説明しますが、データセットの種別を完全データ集合と不完全データ集合に分けた場合、不完全データ集合に属するようなデータセットはデ
AlphaGo Zeroの動作方法と理由 | POSTD
2016年の3月、DeepMindのAlphaGoが人類最強の囲碁棋士を破った最初のAIとなり、衝撃が走りました。この時のAlphaGoのバージョンであるAlphaGo Leeは世界中の最高の囲碁棋士の膨大な対局を学習に使っていました。数日前に発表された 新しい論文 によると、新しいニューラルネットワークの AlphaGo Zero は人間が囲碁の打ち方を教える必要がないそうです。今までの囲碁棋士より(人間、機械に関係なく)優れているだけでなく、たった3日間の学習で打ち方を学んでしまうのです。この記事では、これがどのようにして可能なのか、そしてなぜ可能なのかについて説明します。 モンテカルロ木探索 離散的で決定論的な完全情報ゲームをするボットを作成できるアルゴリズムは、モンテカルロ木探索(MCTS)でしょう。囲碁やチェスやチェッカーのようなゲームをするボットは次の一手を決める際に全ての選択
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
超電導で浮いた回転盤に「蓄電」 JR東日本らが世界初の実用化目指し開発推進 | 乗りものニュース
JR東日本、山梨県、鉄道総合技術研究所が「鉄道用超電導フライホイール蓄電システムの技術開発に関する基本合意」を締結。鉄道分野における世界初の実用化を目指し、開発を推進します。 充放電を繰り返しても性能劣化せず JR東日本は2018年3月29日（木）、地上用蓄電技術などを活用したエネルギー効率の向上を目指す取り組みの一環として、同日に、山梨県、鉄道総合技術研究所（鉄道総研）と「鉄道用超電導フライホイール蓄電システムの技術開発に関する基本合意」を締結したと発表しました。 「鉄道用超電導フライホイール蓄電システム」の概要（画像：JR東日本）。 フライホイール蓄電システムは、装置の内部にあるフライホイール（大型の円盤）を回転させることで電力を運動エネルギーとしてたくわえ（充電）、必要に応じてその運動エネルギーを電力に再変換（放電）するシステムです。 電力は、電車がブレーキをかけて減速するときに発生
» GPUのECCは性能の代償として価値があるのか？
Nicole Hemsoth この記事に関するフォローアップのポッドキャストをお聞きください。 ゲームやグラフィックスの仲間とハイパフォーマンス・コンピューティング用のGPUを区別するいくつかの要素の一つは、ECCの追加であり、無効な結果やシステムの問題につながるメモリ内の重要なビット飛びを対象としている。 ECCは、多くの場合シミュレーション結果の実現性を確認するために必要な構成要素とみなされているが、パフォーマンスの代償がついてくる。 サンディエゴスーパーコンピュータセンターとロスアラモス国立研究所の研究者のチームによると、ECCがあるため、誤り訂正符号により消費されるメモリ量のために、10％の使用可能なシステムのサイズを減少させている。彼らはさらに、ECCを使うと「シミュレーション速度を低減するため、結果的に大規模ファイルシステムにおけるディスク障害のような他のエラーソースや、電源異
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。 1．はじめに 最近、ニュースや書籍などでAIという言葉を見聞きすることが多い。人手不足の救世主のように扱われたり、人の仕事を奪う悪魔のように書かれるが、その実体はいまひとつ分かりにくい。ましてや、自分の携わっている仕事に対して、具体的に何をしてくれるのかが分からないという声をよく聞く。 もう1つややこしいのは、その呼び名である。AI、機械学習、ディープラーニング、それぞれが何のことなのか、どんな関係なのか不明なまま、なんとなく人に聞けなくて腑に落ちない。この記事では機械学習を中心に、その実体を説明したい。 2．AIとは AIとはArtificial Intelligenceの略、日本語にすれば人
iPad（2018）ハンズオン：絵を描かないならこれでいい
iPad Proがイラスト機なら、こっちはテキスト機。 先日発表されたiPad 第6世代、これはApple Pencilに対応する初めてのProじゃないiPadです。私はApple Pencil＝Pro専用というアタマになっていたので、税別3万円台のiPadで動く姿に、どこか不思議さすら感じてしまいます。 さて、3月28日のキーノート終了後に注文したiPad（ゴールド、32GB、Wi-Fi）が29日朝に届きました。今回は写真をまじえて、Apple Pencilとともに数時間さわった印象をお届けします。 Photo: 山本勇磨2017年のiPadと比較。カメラ、ボタン、マイク類の位置はすべて同じPhoto: 山本勇磨2017年のiPadと比較。カラーは違うが、エッジの仕上げも同じデザインやサイズは昨年のiPad（第5世代）から変化はなく、手に持ったときの感触もまったく同じ。これは昨年のiPa
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