【メタサーベイ】Transformerから基盤モデルまでの流れ / From Transformer to Foundation Models
Japanese / English はじめに クラスタリングとは アルゴリズム 迷路作成アルゴリズム 迷路作成例 Rubyによるサンプルコード はじめに クラスタリングアルゴリズムにより、解くと絵が浮かび上がる 迷路を作成する方法を紹介する。 注意:ここで言う「クラスタリング」は同値関係をつなぐもので、 データ解析で良くでてくるクラスタリング、つまり情報空間上に散らばっているデータ点を 適当に似ているもの(近いもの)同士で分類する手法ではありません。 クラスタリングとは ウェブのリンク情報や、mixiの友人関係など、ネットワークの性質を 知りたいことがよくある。このとき、ネットワークの性質として このネットワークにおいて任意に選んだ要素Aと要素Bはつながっているか? このネットワークは全体がつながっているか? つながっていないとしたらいくつのグループに分かれるか? 要素数最大のグループは
46 5 2005 5 564 n 1 4 4 -1 5 n data data DumbTree = Empty | Fork DumbTree DumbTree data DumbTree Empty ( ) 2 DumbTree Fork nobsun@sampou.org IPSJ Magazine Vol.46 No.5 May 2005 565 DumbTree ( ) Empty Fork ( ) -- trees (>0)DumbTree trees :: Int -> [DumbTree] trees 1 = [Empty] trees n = concat [ joins ls rs | (ls,rs) <- [ lrs xs ys | (xs,ys) <- splits1 n ]] -- splits1 (>0)(>0)2 splits1 :: Int -> [(In
プロジェクトのあらまし JRの最長片道きっぷのルートを自力で求める 募金により実際に最長片道きっぷを買い、旅行する 旅行のようすをほぼリアルタイムで報告する プロジェクトの総括を「プロシン」で発表する 余った募金で「四国最長片道きっぷ」を買い、旅行する プロジェクトの産物 PROJECT LOP Report(実乗の記録) 最長片道きっぷ奮闘記(コンピュータサイエンス誌「bit」2001年2月号掲載) 最長片道きっぷ −理論と実践−(2001年プログラミング・シンポジウム発表、 共同研究者あり)→「山内奨励賞」を受賞 毎日新聞夕刊に掲載(2000年10月14日) 「だから LOP って何やねん」というあなたへ。LOP は Longest One-way ticket Problem の略です。実はさらにオチがあるんですけどね。 最長経路の導出過程をトレースした人には分かります。 Index
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国際学会 ALENEX 2014 に論文が採択されました.ALENEX (Meeting on Algorithm Engineering & Experiments) は SIAM によって開催される実験系アルゴリズム (experimental algorithmics) を扱う最も有名な会議の 1 つで,理論系アルゴリズムのトップ学会 SODA (Symposium on Discrete Algorithms) に併設して開催されます.発表は来年の 1 月にアメリカのオレゴンです. 今回の論文は "Fast Shortest-path Distance Queries on Road Networks by Pruned Highway Labeling" というタイトルで,研究室の後輩の河田君,同期の岩田,NII の河原林先生との共著です.タイトルからご察しの通り,SIGMOD'
蟻本に載ってることそのまま書くだけ 蟻本の最大流で使われたグラフをそのままサンプルで使います。 ↓↓ グラフのカットとは、ある頂点集合Sに対して、Sから出ていく辺の集合の事をいい、 カット(S V/S)のように表します。また、その辺の容量の和をカットの容量といいます。 さらに、Sの中にsを、V/Sの中にtを含むようにカットすることを、 s-tカットといいます。 最小カット問題とは・・・ ネットワークにに対して、sからtへのパスが存在しなくなるために(つまりs-tカットで) 除去しなければいけない辺の容量の和の最小値はどれだけか という問題である。 フロー流量とカット容量の関係 まず、任意のs-tフロー f と任意のs-tカット(S, V/S)を考えてみましょう。 ↓こんなフローとカット↓ sについては( fの流量 ) = ( sから出る辺の流量 )であり、 それ以外のSの頂点vについては(
(無向)グラフの要素 要素が頂点(vertex), 点(point), 節点(node)の集合 辺(edge)と呼ばれる頂点の順序対の集合 隣接(adjacent) : 辺(u,v)が存在するとき頂点は隣接するという。 接続(incident) : が辺の端点(endpoint)であるとき、はに接続するという。 多重グラフ(multigraph) : 多重辺(multiple edges)または自己ループ(roop)を含むグラフ ※多重辺やループのない多重グラフをグラフと定義している。 部分グラフ(subgraph) : induced subgraph : 両端点がにある辺を全てが含むならば、をによって生成された(generated)部分グラフと呼ぶ。 次数(degree) 次数(degree) : に接続する辺の個数 孤立点(isolated vertex) : 次数0の頂点 の倍数
概要 N 人の市民がいて、それぞれの友達関係が与えられる。 友達同士であるような二人の市民について、その所持金の差が d 以内になるようにしたとき、任意の二人の市民(友達同士でなくてもよい)の所持金の差の最大値はいくらになるか求めよ。 解が無限大になる場合は -1 で示せ。 解法 友達関係をグラフとして考えます。 このとき、全体が連結でない場合は異なるグループ間で所持金をいくらでも離すことができるので解はありません。 解が存在する状況下で解を得る方法について考えます。 辺の重みを 1 とすれば、距離 1 について d だけ所持金の差を広げることができます。 また、ある市民からある市民へのパスが二つ以上存在する場合、最短でないものを採用すると最短パスで辿ってきた場合の所持金の差が d を超えてしまうので、採用されるパスは最短経路のみであることがわかります。 最低の所持金額をもつ市民を一人仮定
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SRM580のwriterをしていました。 点数はsolveまでの時間にも依存するので必ずしも600が激ムズという訳では一応ないです。 Div2 Easy 概要:区間が与えられるので重なってるペアの個数を数えよ。 解法:区間が50個しかないので全ペアについて試す。 Div2 Medium, Div1 Easy 概要:うなぎが区間として与えられるので、2点を選んでそれらのうちどちらか又は両方を含む 区間を最大化せよ。 解法:tから2つ選ぶのを全て試す。 Div2 Hard 概要:コストまたは通れないマスが書かれたgridがあるので、うまく横方向の壁を置いて左上のマスから下の段までの上移動を使わないpathのコストを最大化せよ。 解法:dp[i][j] = i段目に初めて到達したマスが左からj個目である時のコスト Div1 Medium 謝罪:TCでO(N^2)という制約はこういう入力にするし
Seven intervals on the real line and the corresponding seven-vertex interval graph. In graph theory, an interval graph is an undirected graph formed from a set of intervals on the real line, with a vertex for each interval and an edge between vertices whose intervals intersect. It is the intersection graph of the intervals. Interval graphs are chordal graphs and perfect graphs. They can be recogni
Beam search with width 3 (animation) In computer science, beam search is a heuristic search algorithm that explores a graph by expanding the most promising node in a limited set. Beam search is a modification of best-first search that reduces its memory requirements. Best-first search is a graph search which orders all partial solutions (states) according to some heuristic. But in beam search, onl
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