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studyとalgorithmに関するemergentのブックマーク (9)

  • 大規模データを基にした自然言語処理 - DO++

    人工知能問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前

    大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
  • Pythonでアルゴリズム - Konnichiwa, A doumo

    これはなんですか? 奥村晴彦氏の著書「C言語による最新アルゴリズム事典」をPythonでやろうと決意。Rubyに翻訳されていたので、Pythonでもやってみようと。でも実は書籍はもっていなくてCとRubyのソースを見つつ翻訳しています。1日1個ペースで進んでいます。 やっているうちにこのが欲しくなってきました。 個人のPython力を高めるために始めましたので、間違いが含まれているかもしれません。ご指摘等ございましたら連絡[syobosyobo at gmail dot com]ください。 ちょっと方針をかえて、ctopyで訳すことにした。またまた方針をかえて、、、ctopyはあまりつかえない。ちょっといじってやらないと、出力がよくない。コメントとか入ってると、うまく変換してくれないし。 で、そのあとPythonらしい書き方で書いていこう、かと。どうなるかわかりませんが。

  • ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳(WEB)篇

    「マッチ箱の脳」という森川くんが書いたは、 その世界で、かなりの評判を呼んでいます。 まだ、売り出されてまもないこのを、 森川君、WEB用に再編集して、 「ほぼ日」に連載してくれることになりました。 なんとふとっぱらで、骨惜しみしない男なのでしょう?! ◆気前がいいだけじゃ生きられない。 ただのケチでは生きている資格がない。 謹んで、感謝の意をこめて、上記のことばを 森川くんにささげさせていただきます。

  • 基礎から学ぶコンピュータ

    ビットごとの論理和とか、2の補数などの言葉の意味を知っていますか? 1と0だけで色々なことが出来る仕組みの解説から、マイクロプロセッサーがどうやってプログラムを実行していくかという、コンピュータの極めて基礎的な知識を提供するメールマガジンです。 バックナンバー 論理回路編アーカイブ compfund-001-012.zip (44KB) マイクロプロセッサ編アーカイブ compfund-013-046.zip (104KB) コンピュータとデータ編〈実数〉アーカイブ compfund-047-060.zip (32KB) 論理回路編 号内容

  • アルゴリズムとデータ構造演習

    演習の目的は、プログラミング言語C及びSchemeの基礎を習得し、 それらの言語を通じて、講義「アルゴリズムとデータ構造」の理解を深めることにあります。 重要なお知らせ 特に重要な連絡事項はここに掲載されます。 課題について 課題には、A課題とB課題があります。(課題番号の末尾が種類を表します。) B課題が基礎的な課題で、A課題が発展的な課題となっています。 B課題を全問解くことが、単位取得の目安です。 C入門第1回(10月10日) C入門第2回(10月17日) C入門第3回(10月24日) C入門第4回(10月31日) C第1回(11月7日) C第2回(11月14日) C第3回(11月21日) C第4回(11月28日) C第5回(12月5日) Scheme第1回(12月12日) Scheme第2回(12月19日) Scheme第3回(1月9日) Scheme第4回(1月16日) C補講

    emergent
    emergent 2008/01/27
    schemeもっかい勉強してみようかな
  • GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)

    GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¾ÜºÙ²òÀâ ÆüËܸì¤Î»ñÎÁ¤¬¤¹¤¯¤Ê¤¤GC¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥à¤Ë¤Ä¤¤¤Æ¾ÜºÙ¤Ë²òÀ⤷¤Þ¤¹ ¥È¥Ã¥×¥Ú¡¼¥¸¥Ú¡¼¥¸°ìÍ÷¥á¥ó¥Ð¡¼ÊÔ½¸ GC ºÇ½ª¹¹¿·¡§ author_nari 2010ǯ03·î14Æü(Æü) 20:47:11ÍúÎò Tweet ¤³¤ÎWiki¤¬Ìܻؤ¹½ê GC¤È¤Ï¡© GC¤ò³Ø¤ÖÁ°¤ËÃΤäƤª¤¯»ö ¼Â¹Ô»þ¥á¥â¥ê¹½Â¤ ´ðËÜ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ Reference Counter Mark&Sweep Copying ±þÍÑ¥¢¥ë¥´¥ê¥º¥àÊÔ IncrementalGC À¤ÂåÊÌGC ¥¹¥Ê¥Ã¥×¥·¥ç¥Ã¥È·¿GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Pa

    GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki(ウィキ)
  • データ圧縮法概説 目次

    最終更新日:2001年7月2日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)

  • 人工無脳レビュー

    Fig. 1に最近の人工無脳の能力の、独断に基づいた分布を示す。横軸は学習能力、縦軸は文脈追跡能力を示している。近年この勢力図は大きく変わった。マルコフ文生成を行なう人工無脳の一派の台頭と、限定的ながら論理を追跡して会話に反映させる人工無脳の技術の出現である。かつて人工無脳の代名詞と考えられていた辞書型はいまや旧世代のアーキテクチャに属し、その範疇では新しい技術開発が停滞している模様である。ログ型アーキテクチャは以前から存在していたのだが、いつの時代にもあまり大きな勢力にはなっていないようである。これらの情勢の変化はマシンパワーの増大と人工無脳業界への形態素解析器の導入に伴って生じたと考えられる。以下に各人工無脳の特徴を簡単に述べる マルコフ文生成型 マルコフ連鎖を用いて文を生成する。後述の辞書型人工無脳は辞書を拡大することでよい反応をするようになるが、マルコフ文生成型は逆で、生成する文の

  • 地球にやさしいアルゴリズム---目次 - 地球にやさしいアルゴリズム:ITpro

    アルゴリズムを構成している楽しい仕組みを紹介しながら,あなたに「おおっ」と言わせることが,連載の最初の目的です。興味を持てたなら,アルゴリズムに関する文献や情報を抵抗なく読めるようになるはずです。アルゴリズムを使いこなしたり,作ることも無理なくできるようになるでしょう。 まずはいろいろなアルゴリズムの面白いところを見て,楽しんでみましょう 第1回 ナンプレを解いてみよう 第2回 パズルみたいに楽しいデータ圧縮 第3回 「場面」の移り変わりに注目する 第4回 できるだけ短いルートでゴールに到達する 第5回 隣の区画と異なる色で地図を四色に塗り分ける 第6回 上手なアルゴリズムの見つけ方 第7回 多対多の関係を賢く扱う 第8回 倉庫番を解くアルゴリズム 第9回 プロトコルを実現するアルゴリズム 第10回 麻雀の役を判定する 第11回 プログラム同士の対戦ゲーム 第12回 対戦ゲームの戦略を考

    地球にやさしいアルゴリズム---目次 - 地球にやさしいアルゴリズム:ITpro
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