物理学者ニュートンが300年前に考案して現代でも実用されるアルゴリズム「ニュートン法」がアップデートされる
by Alexander Borek 約300年前に物理学者のアイザック・ニュートンが考案した「ニュートン法」は、現代でも物流や金融工学、コンピュータビジョン、純粋数学など多岐にわたる分野で重要な役割を果たしているアルゴリズムです。これまでさまざまな数学者がこのニュートン法の改良に苦心しており、近年の研究でついにアップデートされたと科学系ニュースサイトのQuanta Magazineが紹介しています。 Implementable tensor methods in unconstrained convex optimization | Mathematical Programming https://link.springer.com/article/10.1007/s10107-019-01449-1 Three Hundred Years Later, a Tool from Isaa
実用アルゴリズムの基礎「動的計画法」と機械学習の基礎「類似度」を知る
実用的なソフトウエアを開発するにはアルゴリズムの知識は欠かせない。基礎から機械学習まで、厳選した10個のアルゴリズムをPythonによる実装とともに解説する。 ［7 動的計画法］ レーベンシュタイン距離 多くの人にとって、アルゴリズムの学習の最初の壁となるのが、「動的計画法」ではないでしょうか。動的計画法は、「問題の部分的な結果を記録・利用しながら、最終的な結果を求める」手法の総称です。クイックソートや深さ優先探索のような手法よりも、1 段か2段、抽象的な概念である点と、アルゴリズムを可視化しにくい点が、難しく感じる原因なのだと思われます。また、“動的計画法”という名称が内容に合っていないことも、動的計画法をわかりにくくしていると言えるでしょう。 しかし、多くの有用なアルゴリズムは動的計画法の手法を使っているので、避けて通ることはできません。 ここでは、動的計画法で「レーベンシュタイン距離
遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう！
おわり 二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選んでください。 世代交代を経るごとに、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 Choose the lewder one, and you can make them more lewd. You will win when the AdSense on this site is stopped by Google because of "Sexually explicit content". ENGLISH よりエッチな画像を作るために、 ぜひ色んな人に広めてください。 ツイート ・展覧会ページでこれまでの画像を公開しています。 詳しい説明 スポンサーリンク みんなの好みを学習させて、「遺伝的アルゴリズム」によってエッチな画像を自動で作るためのシステムです。 遺伝的アルゴリズムとは、あるデータを目標に近づけるために使われる
巡回冗長検査 - Wikipedia
巡回冗長検査（じゅんかいじょうちょうけんさ、英: Cyclic Redundancy Check, CRC）は、誤り検出符号の一種で、主にデータ転送などに伴う偶発的な誤りの検出によく使われている。送信側は定められた生成多項式で除算した余りを検査データとして付加して送信し、受信側で同じ生成多項式を使用してデータを除算し、その余りを比較照合することによって受信データの誤り・破損を検出する。 デジタル回路で簡単に実装でき、数学的にも分析が容易であり、また、ビットのランダム誤りやバースト誤りを検出できるので、HDLC手順やCSMA/CD方式などにおいて誤りチェック・伝送路ノイズチェックによく使われている。パリティや単純な加算によるチェックサムに比べ検出精度が高く、その点では高級なチェックサムと言える。単純なチェックサムと同じく、データの改竄に対する耐性はない。 W・ウェスレイ・ピーターソンが発明し
高次元ベクトルデータ検索技術「NGT」のpythonライブラリ公開のお知らせ
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに 検索技術の菅原です。 以前にこのTech Blogで紹介されたNGT（Neighborhood Graph and Tree）という高速な近傍探索を実現するソフトウエアのpython用インターフェースが公開されました。pythonは機械学習のライブラリが多く公開されており、より手軽にNGTを組み合わせて使うことができるでしょう。 そこで今回はword2vecのベクトルを近傍探索する実践的な内容を紹介します。word2vecを扱うライブラリとしてgensimを使用します。word2vecやgensimの詳しい説明は省略しますが、分からなくてもpythonの文法を知っていれば理解できると思います。今回使用した環境はMacBo
HashDoS脆弱性との戦い！ Rubyコミッター・卜部昌平が明かすプログラム堅牢化のノウハウ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
HashDoS脆弱性との戦い！ Rubyコミッター・卜部昌平が明かすプログラム堅牢化のノウハウ 過去、HashDosの影響を受けたRuby。言語開発者はいかにしてこうした問題に対応してきたのでしょうか。コミッターである卜部氏の貴重な記録を公開します。 2011年の末頃、HashDoSという脆弱性が公表され、Rubyもこの影響を受けた。本稿の筆者である卜部昌平（うらべ・しょうへい／@shyouhei／以下、卜部）は、報告当初からRuby側のチームメンバーとしてプログラム本体の修正を担当した。以下はその記録である。言語開発者たちが普段どのようなことを考え、どういった技術を用いて開発やバグフィックスを行っているのか。その概要を知ってもらえれば幸いだ。 オブジェクト指向スクリプト言語 Ruby HashDoSの概要 なぜ約6年後の今、修正内容を公開するに至ったか？ 前史：すでに内包されていたリスク
はてな社内の勉強会で構造学習について発表しました - yasuhisa's blog
先週末、はてな社内の勉強会で構造学習、特に実装が簡単な構造化パーセプトロンについて発表しました。発表資料と説明用にサンプルで書いたPerlの品詞タグ付けのコードへのリンクを張っておきます。 今日からできる構造学習(主に構造化パーセプトロンについて) from syou6162 structured_perceptron/structured_perceptron.pl at master · syou6162/structured_perceptron 「えっ、Perlかよ」という人がいるといけないので、Clojureで構造化パーセプトロンを使った係り受け解析のサンプルコードへのリンクも張っておきます(2種類あります)。PerlもClojureもあれば8割くらいの人はカバーできそうなので、安心ですね。 syou6162/simple_shift_reduce_parsing syou616
三目並べで学ぶミニマックス法 | POSTD
最近、「絶対に勝てない三目並べ」のゲームを作ったのですが、非常にささやかながらも楽しいプロジェクトで、いろいろ学ぶこともできました。ゲームの全体像に興味がある方は、 こちらでゲームを試してみてください 。 無敵のゲームにするには、コンピュータ側が全ての手を計算し、何らかの基準を用いて最善の手を決められるようなアルゴリズムを作る必要があります。多岐にわたって調べた結果、このプロジェクトにはどうやら ミニマックス アルゴリズムが適当そうだということが分かりました。 このアルゴリズムを根本的な意味で真に理解し、自分のゲームに実装できるようになるまでにはある程度の時間が必要でした。多くのコードサンプルと説明に目を通しましたが、私が能なしだからか、どれを見てもプロセスの内実を十分に理解することはできなかったのです。この投稿が、ミニマックスアルゴリズムに関する皆さんの理解に少しでもお役に立てたらと思い
MSのあまりにもひどいマクロ - ここは匣
2013-10-10 MSのあまりにもひどいマクロ maxとかminとかが使えないと思ったらminwindef.hとかいうところでマクロとして定義されていてキレそうっていうかこれは完全にブチギレ— 秋弦めい (@maytheplic) October 10, 2013 http://stackoverflow.com/questions/5004858/stdmin-gives-error StackOverflowにも同じような事言ってる人が居たので引用。 どうやら以下のようなコードがエラーになるらしいです #include <algorithm> #include <Windows.h> int main() { int k = std::min(3, 4); return 0; } error C2589: '(' : illegal token on right side of
diffの動作原理を知る～どのようにして差分を導き出すのか | gihyo.jp
UNIXの基本的なコマンドの1つであるdiff。 これに実装されているアルゴリズムは実に興味深い世界が広がっています。 本稿では、筆者が開発した独自ライブラリ「dtl」をもとに「diffのしくみ」を解説します。 はじめに diffは2つのファイルやディレクトリの差分を取るのに使用するプログラムです。 ソフトウェア開発を行っている方であれば、SubversionやGitなどのバージョン管理システムを通して利用していることが多いかと思います。本稿ではそのdiffの動作原理について解説します。 差分の計算の際に重要な3つの要素 差分を計算するというのは次の3つを計算することに帰結します。 編集距離 2つの要素列の違いを数値化したもの LCS（Longest Common Subsequence） 2つの要素列の最長共通部分列 SES（Shortest Edit Script） ある要素列を別の要
竹内関数 - Wikipedia
再帰的に定義される、3個の引数 x, y, z をとる次のような関数である。 特に変わる所は無いがLisp版[1]も参照のこと。定義からわかるように処理を次々にたらい回しにしていくことから、たらいまわし関数[2]、たらい関数 (Tarai function) とも呼ばれる（後述のマッカーシー版との混同を避けるためこの名で呼ばれることのほうが多いが、こちらの定義のほうがオリジナルである。マッカーシー版を特にTak関数として区別する場合もある）。電電公社研究員（当時）の竹内郁雄が、1974年の夏前の頃、後述するような特性のある関数をあれこれ考えていた、ある日の午前に思いついたものである[3]。竹内関数と命名したのは野崎昭弘である[4]。 特性として、よくベンチマークに使われる関数であるフィボナッチ数を何の工夫もなく計算するいわゆるダム（dumb）フィボナッチと比較して、大きな数の計算が必要ない
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大規模量子コンピュータに期待。世界初、複数の論理量子ビットを復号する量子誤り訂正アルゴリズム開発
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