O'Reillyのバンディット本のまとめ + 自分なりの解釈です。世の中になかなかバンディットの入門がなかったのでRead less
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39. 実際の使用イメージ 試行数 アーム1期待値 アーム2期待値 アーム3期待値 活用or探索 0(0/0) 0(0/0) 1 1(1/1) 0(0/0) 2 1(1/1) 0(0/1) 3 1(1/1) 0(0/1) 4 1(2/2) 0(0/1) 5 1(2/2) 0.5(1/2) 6 1(2/2) 0.5(1/2) 7 8 0.66(2/3) 0.5(1/2) 9 0.5(2/4) 0.5(1/2) 10 0.4(2/5) 0.5(1/2) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/1) 0(0/0) 0(0/0) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) 0(0/2) ・・・最も期待値の高いアーム 39 探索 探索 探索 探索 探索 探索 活用 活用 活用 活用 ランダム選択 引くアーム 結果 1 2 3 1 2 3 - アーム1 アーム2 アーム3 アーム1 アーム2
Android向けに発売されたセキュリティアプリ「Virus Shield」は、3.99ドル(約410円)という値段ながらもそのシンプルな使いやすさがユーザーの間で好評を得て、発売後1週間で1万回以上ダウンロードされ、新着有料アプリの第1位を獲得しました。しかしながら、Android向けのアプリのニュースやレビューを掲載しているAndroid Policeが独自にVirus Shieldを調査したところ、Virus Shieldが何もしないアプリだったことが判明しています。 The #1 New Paid App In The Play Store Costs $4, Has Over 10,000 Downloads, A 4.7-Star Rating... And It's A Total Scam [Updated] http://www.androidpolice.com/201
コンピュータ将棋協会のブログで知ったのですが、ゲームプログラミングの学会GPW2007の話題の中心はボナンザタイプの機械学習による評価関数のデザインと、UCTらしい。 機械学習については、以前調べて、大体のどんな感じのものかおぼろげに理解したけれど、UCTってなんなのか、まったく言葉すら知らなかったのでちょっと調べてみた。 ついでにプログラムを組んでみた。 UCTって何か? これは、モンテカルロ囲碁で最近流行の手法で、UCB1を使ってゲームの木のノードを下ってからモンテカルロシミュレーションする手法のことらしい。 UCB1ってなにか? ぶっちゃた言い方をすると、パチンコの台選びを想像するのが理解しやすいかも。 釘が読めない前提でパチンコで台を選ぶとき、それぞれの台を試し打ちして、スタートチャッカーへの入賞率が高い台(いわゆる良く回る台)を探す。 そのとき、「そこそこ回るパチンコ台を見つけた
最近、A/B testingの文脈で出て来るBandit algorithmsのまとめ。 Bandit Algorithms Bandit Algorithmsは、 ①機械学習の中の ②強化学習の中の ③n腕バンディット問題に対する④Algorithm。 ①機械学習 人間の学習行為を自動化して実現する方法の事。 ②強化学習 現在の状態を参考にして、行動を決定する方法の事。 ③n腕バンディット問題(Multi Armed Bandit Problem) 複数のスロットマシンが有った時、利益を最大化するにはどうしたら良いか?という問題 ④bandit algorithm 既存の状態の観測結果を「活用」して最適な選択をしつつ、(強化学習的な所) 一方で、新しい観測結果を導くために「探求」をする(ここがbanditに特有な所) 例 具体的に言うと、例えば、スロットマシンの前でコインを投げて、 表が
はじめに ちょっと遊びで多腕バンディット問題で遊んでみた。 UCB1-tunedも書いてみたけどUCB1より最終的な儲けが低くてあれ?ってなった。どっか間違ってるか。。。 追記(2012/2/12):コメントをいただいて、修正しました。一応、報酬額がUCB1よりtunedの方が高くなっているので、一緒にのせてみます。 修正 コメント指摘をうけ、元論文( http://www.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-fa09/readings/Auer+al-UCB.pdf )を確認してみました。 「K個の独立で、未知だがそれぞれ期待値がμiの一様分布に従う確率変数Xi」と定義されているみたいで、報酬期待値μ*もμiの最大と定義されているので、評価値の計算もこれを用いなければなりませんでした。 「報酬を表すi.i.d.な確率変数X_{i,t}の範囲は、UCB1の証明
Breaking new ground in the theory and practice of computational systems and their applications, the School of Computer Science is a progressive, inclusive department, providing specialist teaching and conducting world-leading research in fundamental and applied computer science. The Research Excellence Framework 2021 ranked us 3rd in the UK for GPA and for 4* research. Our research areas include,
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Become One AVAILABLE NOW PLAY TODAY EXPLORE FEATURES Deadly, Fast, Intuitive. COMBINE AND CONQUER WITH NEW TITANS AND PILOTS SINGLE PLAYER MULTIPLAYER Never Fight Alone JOIN AN EXISTING NETWORK OF PLAYERS, OR START YOUR OWN AND INVITE YOUR FRIENDS. FIGHT TOGETHER Become One Hit the Frontier Today PLAY TODAY United States Argentina Australia Austria Belgium Brazil Canada Chile China Colombia Czech
コンピュータ将棋を理解する上で、大事なことの一つにマルチコアというのがあります。皆さんのお手元のPCや最近ではスマホも当たり前のようにマルチコアになってきています。ところで皆さんがマルチコアと言っているものはどんなものなんでしょうか? CPUというのは、コンピュータにとって頭脳と言えるものです。下の画像はCPUの一種類インテルCorei7です。皆さんはこういうものが幾つか繋がってマルチコアとなっていると想像してませんか? CPU Corei7 画像のものは4コアCPU こちらより画像を引用 実はこの中にすべてのコアが含まれているます。中の画像を説明付きの画像を見てみましょう。中にCore(コア)と書かれた部分が4つ見られると思います。4コアと言われていても、別々に分かれているわけでもなく同じ基板上にプリントされているわけですね。 内部アーキテクチャ 共有メモリ(L3キャッシュ)が意外と大き
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