タグ

アルゴリズムに関するcad-sanのブックマーク (37)

  • Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か?「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」

    Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 2024-05-28 11:10:19 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調

    Googleの検索アルゴリズムの内部資料が漏洩か?「SEO業界で長年疑われていたものが明らかに」
  • ドラクエ4のAI戦闘と作戦、完全に理解した|frenchbread

    30年ぶりにファミコン版ドラクエ4をプレイしたので、AI戦闘の仕様についてまとめます。ソースは主に下の記事と自分でプレイした検証結果です。 件に関しては下の記事以上に詳しい情報はないと思われますが、仕様解析というコンセプトで非常に詳細に記載してくださっているため、この記事では自分なりに実プレイ上有用かなと思えるレベルでまとめました。 ご一読いただければ「なぜブライやミネアがいまいち使えなかったのか」といった疑問も解消すると思います。 なお、以下に記載の内容は100%正確とは限りません。 ソースの解析記事を私が誤読している可能性があるのと、一部自分で補完した内容はあくまでプレイ検証して「おそらくこうだろう」と結論づけているに過ぎないためです。ご了承ください。 基礎知識まず基礎知識。 ある程度詳しい方、少し調べたことがある方ならこの辺りはご存じの内容になるかもしれません。 AIは「モンスター

    ドラクエ4のAI戦闘と作戦、完全に理解した|frenchbread
  • Othello is Solved 論文解説 (私見) - Qiita

    今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solved ゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどうやら、チェッカーというゲームが以前弱解決された際の論文"Checkers Is Solved"のオマージュだろうという話です。 この記事には専門用語が出てくるので、最後の方に基礎知識として重要な用語や知識をまとめました。 お詫びと訂正 この記事の内容は、私が

    Othello is Solved 論文解説 (私見) - Qiita
  • AT Protocol (BlueSky Social)仕様解説 ~ W3C DID仕様を添えて ~ - Qiita

    結論 まだMastodon以下の機能実現状況なので、SNS目的で参加するのはNostr以上に勧めしません。 API叩いて遊べる人や、自分で問題解決できる人向け ※現在、基機能も完成していないためクローズドβ中です。 公式サーバーの作成には、既存ユーザーに発行される招待コードが必要です(2週間に付き1個) 有志の非公式サーバーもそちら用の招待コードが必要になりました。 まだまだ仕様も未完成!!!破壊的変更も色々起きるぞ! ※コードを買ってまで参加するものではないと思います。開発やフィードバックに協力できる人のみ参加すべき。 はじめに Twitterの動乱に巻き込まれ、移住先にMisskeyMastodonなど選ばれつつある今日このごろ、皆様いかがお過ごしでしょうか。 つい先日、BlueSkyのクローズドベータが開始されました。 BlueSkyは、Nostr同様Twitter創設者のジャッ

    AT Protocol (BlueSky Social)仕様解説 ~ W3C DID仕様を添えて ~ - Qiita
  • 暗号アルゴリズム「SHA-1」の廃止を発表、NIST

    米国国立標準技術研究所(NIST: National Institute of Standards and Technology)は12月15日(米国時間)、「NIST Retires SHA-1 Cryptographic Algorithm|NIST」において、暗号アルゴリズム「SHA-1」を廃止すると伝えた。SHA-1の暗号ハッシュ関数はすでに脆弱と評価されており米国政府機関での利用廃止が発表されている。 電子情報を保護するために初期に広く使われた手法の一つであるSHA-1アルゴリズムは、耐用年数が終了しているとして廃止が決定されている。SHA-1がまだ使用されているという現状から、より安全性の高い新しいアルゴリズムに置き換えることが推奨されている。 SHA-1という名称は「Secure Hash Algorithm」の頭文字からきており、1995年から連邦情報処理規格(FIPS:

    暗号アルゴリズム「SHA-1」の廃止を発表、NIST
  • しっかり学ぶ数理最適化 ヒューリスティック編 - Qiita

    これはどんな記事? 記事は、私がヒューリスティック関連の知識をまとめることになった際に作成したJupyter Notebookを、Qiitaの記事へと改変したものです。 前提としてこれは梅谷俊治先生の「しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで」という(以下、教科書と表記)の内容に準拠しています。 そしてその内容の多くは、ありがたいことにネット上の様々な形で公開されており、梅谷先生によるスライド1やスライド2、日オペレーションズ・リサーチ学会(以下、ORと表記)での記事1や記事2、そしてORの他の方の記事1や記事2などでも類似した内容を見ることが可能です。 (そしてそれ故に、記事を公開させて頂いています。流石に家の方がネット上で公開されていない内容を書くのは、例え権利的に問題がないとしても気が引けるので……) また、この記事は、それらの内容を踏まえた上で、私がネット上の様

    しっかり学ぶ数理最適化 ヒューリスティック編 - Qiita
  • できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記

    計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、(別の記事を Qiita とかで検索するよりも)この記事の一番下の 参考文献 にあるを読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ(など)を受け取ってアルゴリズムの計算回数(など)を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは

    できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記
  • 最適輸送の解き方

    最適輸送問題(Wasserstein 距離)を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https

    最適輸送の解き方
  • グラフ理論入門 | DevelopersIO

    こんにちは、ドイツのモナでございます〜 いろんなサイエンスにおいてグラフ理論がとても重要な用具となっていますが、グラフ理論ってそもそも何なのかご存知ない方も少なくもないですね。 ということで、今日は簡単にグラフ理論の基や用語など紹介したいと思います!なお、入門のため誰にでも分かるように数学的な定義は避けるようにします。 また、グラフ理論の応用は別の話ですので今回は応用の話しません〜 なぜグラフが面白いのか 具体的な応用の話はしませんが、たくさんの分野においてグラフ理論が重要となっています。 ネットワーク(例:トポロジー、ルーティングアルゴリズム) AI(例:ニューラルネットワーク) コンピューターサイエンス(例:ファイルシステム) 社会科学(例:ソーシャルネットワーク分析) 皆さんの生活の中(例:カーナビの最短ルートの計算) グラフ理論とは? ここで議論するグラフというのは、よく思い浮か

    グラフ理論入門 | DevelopersIO
  • 高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録

    高速逆平方根とは? C言語のコード 検証 アルゴリズムの要点 [1] 逆平方根の計算を対数・指数の計算に置き換える [2] 浮動小数点型の内部表現を利用した対数・指数の近似計算 [2.1] 対数の近似 [2.2] σの最適値 [2.3] 整数型での解釈 [2.4] 逆平方根の計算とマジックナンバー0x5F3759DF [3] ニュートン法による収束で精度アップ 感想 高速逆平方根とは? 高速逆平方根(fast inverse square root)とは、平方根の逆数 を高速に計算するアルゴリズムです。平方根の逆数は逆平方根とも呼ばれます。逆平方根はベクトルの正規化などに用いられるので、これを高速に計算できるアルゴリズムには大きなご利益があります。 参照: Fast inverse square root - Wikipedia C言語のコード 高速逆平方根の関数を示します。0x5F375

    高速逆平方根(fast inverse square root)のアルゴリズム解説 - 滴了庵日録
  • Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説! - Qiita

    08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします!(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ

    Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説! - Qiita
  • アルゴリズムビジュアル大事典

    このサポートページでは、マイナビ出版発行の書籍「アルゴリズムビジュアル大事典」にて作成しましたシンボル、アニメーション、疑似コードを掲載いたします。また、内容のアップデートを行ってまいります。詳しい解説は、書をご参考にしてください。 アニメーションコントローラの使い方はクイックマニュアルでご確認頂けます。 補足情報が表示されているトピックにつきましては、ご注意ください。その他の訂正等は正誤表をご覧ください。ご質問、不具合等のご報告は、ご遠慮なくy.watanobe@gmail.com(渡部)までお送りください。

  • 乱数について本気出して考えてみる|TechRacho by BPS株式会社

    プログラミングをやっていると、様々な乱数に出会います。乱数に関しては大勢の研究者が色々な研究結果を出しているため、種類も増え、いったいどれを使えばいいのかと悩む原因にもなります。 大勢が研究し利用している分野ですから、私以外でも大勢が乱数に関する記事を書いているため、あえて新しい記事を書く価値は高くないかもしれません。まあ、既に理解している人はここで記事を閉じるか、暇つぶし程度の感覚で読んでいただくと良いかと思います。 真乱数と疑似乱数 プログラミングの世界の中でいわゆる "乱数" として扱われることが多いのは擬似乱数です。疑似、と付くからには、これは実のところ乱数ではないと言えます。とは言え、擬似乱数を乱数でないと言ってしまうと話が終わってしまうので、疑似乱数を含む乱数を広義の乱数とします。この記事で扱うのは広義の乱数です。逆に、狭義の乱数、物の乱数は真乱数と言います。 物と言いまし

    乱数について本気出して考えてみる|TechRacho by BPS株式会社
  • 様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem

    概要 インターネットに晒されているWebサービスでは TV等で紹介されたことによる大量流入 悪意ある人物からの攻撃 クライアントのバグに依る大量リクエスト など、来想定していた以上のトラフィックが来ることはよくあります。 単純にシステムを構築すると大規模トラフィックに対応できずシステムがスローダウンしてしまうため、何かしらrate limitをかけておいた方が良いです。 ただしrate limitと一口に入っても色々あるため、今回は主なrate limitアルゴリズムを紹介します。 Leaky bucket Leaky bucketはデータ転送レートを一定にする(=上限を設定する)アルゴリズムです。 下の図のように、様々な流量の水流がそのバケツに流れ込んでも小さな穴からは一定の水流が流れ出す仕組みです。 ref: What is the difference between token

    様々なrate limitアルゴリズム - Carpe Diem
  • スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita

    先日、気持ちのいいジャンプを目指してというQiitaの記事を見かけました。記事中では、マリオのジャンプについても触れられています。マリオというと、マリオブラザースやスーパーマリオブラザース等々、色々あるのですが、これはおそらくスーパーマリオブラザースの事だと思われます。ジャンプアクションゲームといったらスーマリですね。 そのマリオのジャンプの仕組みは「マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて~」と書かれていて、別サイトのブログへのリンクが張られています。 マリオのジャンプ実装法とVerlet積分 ただ、この記述については不正確であるという別のブログもあったりします。 マリオの完コピvol.28 ジャンプの解析と修正 ホントのところはどうなんでしょうか?世界で最も有名なゲームジャンプがどのように処理されているのか気になったので調べてみることにしました。 原典にあたる

    スーパーマリオのジャンプのアルゴリズム - Qiita
  • ソートアルゴリズムを極める! 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita

    NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や

    ソートアルゴリズムを極める! 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
  • B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem

    概要 インデックスに対してMongoDBはB Treeを採用し、MySQLのInnoDBはB+ Treeを採用しています。 どうして採用しているアルゴリズムが違うのだろう?と思って調べてみました。 主な違い B+ TreeはほとんどB Treeと同じですが、以下の点が異なります。 リーフノードとリーフノードを結ぶポインタがある データはリーフノードのみに保持する 具体例 言葉だけだと分かりにくいので、Visualizeするツールを使って具体例を表示します。 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 15, 18]という数列に対し、Order: 3で作ってみます。 Orderは1ノードから出る枝の数のことです。 B Tree B-Tree Visualization B+ Tree B+ Tree Visualization 先程のB Treeと違って、データはリーフノードに持つの

    B TreeとB+ Treeの違い - Carpe Diem
  • Glibc malloc internal

    glibc mallocの解説 Video: https://youtu.be/0-vWT-t0UHgRead less

    Glibc malloc internal
  • グラフ探索アルゴリズムのカレンダー | Advent Calendar 2015 - Qiita

    グラフ探索アルゴリズムの論文紹介/手法紹介を書きます。 ここの内容を書ける人間は(うちの研究室以外)日にそういないはず、といって煽る。 投稿する内容は optimized primarily for pedagogical reasons and may change without notice. Expect frequent rewriting and random updates. Comments and suggestions are welcome! Contributers may gain a piece of caramel. これがDLの次にあるもうひとつの人工知能

    グラフ探索アルゴリズムのカレンダー | Advent Calendar 2015 - Qiita
  • フーリエ変換と画像圧縮の仕組み

    第2回 プログラマのための数学勉強会で発表した資料です http://maths4pg.connpass.com/event/11781/Read less

    フーリエ変換と画像圧縮の仕組み