MarI/O – ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムでマリオの早解き
ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの組み合わせにより、ゲーム「スーパーマリオブラザーズ」の一面を教師無し学習で解かせている動画です。 最初に学習が十分済んだ状態のプレイが実演されますが、1面を46秒で解いています […] ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの組み合わせにより、ゲーム「スーパーマリオブラザーズ」の一面を教師無し学習で解かせている動画です。 最初に学習が十分済んだ状態のプレイが実演されますが、1面を46秒で解いています。世の中には41秒で解いてる動画もあるようですが、かなり早い部類と言えるでしょう。 0:46 からは、今回の解法についての解説です。マリオを含む画面上の地形やキャラクターのスプライトを入力に、どのボタンを押すかを出力としたニューラルネットワークをランダムに作り、うまくいったネットワークを組み合わせて次の世代のネットワークを作り試行させます。これを繰
Perceptron を勉強する前にオンライン機械学習ライブラリを試してみる (nakatani @ cybozu labs)
今度は CLUTO を試してみた話を書こうと思っていたのですけど、あまりふくらみそうにないので、保留。 オンライン学習(逐次学習)に興味があるので、まずは Perceptron 周辺を勉強し始めてます。 が、その前に動くものをさわっておこうということで、岡野原さんのオンライン機械学習ライブラリをちょっぴり試してみました。 oll プロジェクトページ(日本語) ビルド Linux なら ./configure & make でＯＫ。 Windows の場合 oll.hpp の先頭のどこかに #include <algorithm> を追加すれば VC++ でもコンパイルできました。 サンプルデータ サンプルデータには、プロジェクトページにも実験としてあがっている news20.binary をまずは使ってみることにしましょう。 「シャッフルし、15000例の訓練データと4996例のテストデー
IIR の階層的クラスタリングを試す (nakatani @ cybozu labs)
Pathtraq で Web ページの自動分類を手がけてみて。 Web ページは日々どんどん変わっていくのでフィルタは常に更新されなければいけないんですが、そのためには適切なタイミングに、適切な学習データを用意しなければならない。大変。 メンテナンスフリーが理想ですが、もちろん難しい。 現実的なところとしては「追加学習が必要なことを検知して、適切な学習データの候補を提案してくれる」というものが作りたいなあ……などなど考えているわけです。 そこらへんも含めて、自然言語処理とか機械学習とかそこら辺のお勉強をしてるんですが、実際に手を動かさないとわかんないですよねー。 というわけで、 "Introduction to Information Retrieval" の Chapter 17 "Hierarchical clustering" に沿って、ドキュメントの分類器を作ってみました。 ポイン
秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ: 各ソート技法をアニメーションで表示するAnimated Sorting Algorithm Demo
ソートアルゴリズムのアニメーションデモでは、様々なソート手法(挿入、選択、バブル、シェル、マージ、ヒープ、クイック、三分割クイック)について、ソート対象のデータが完全ランダムの場合、ほぼソートされている状態、逆順にソート […] ソートアルゴリズムのアニメーションデモでは、様々なソート手法(挿入、選択、バブル、シェル、マージ、ヒープ、クイック、三分割クイック)について、ソート対象のデータが完全ランダムの場合、ほぼソートされている状態、逆順にソートされている場合、同じ値のものが多数ある場合のデータをソートする様子を、Javascriptを使ったアニメーションで見せてくれる。 それぞれのソートアルゴリズムがどのようなものか見せるというだけでなく、ソートのアルゴリズムに「常にこれが最適」というものはない、というのを示すのも目的、ということだ。 各アルゴリズムのリンクからは、そのアルゴリズムのコー
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