データの次元削減に関する資料集 - めも
次元削減とは データの次元削減(Dimensionality reduction) + データの可視化(Data Visualization) PCA Principal Component Analysis(PCA) randomized PCA Online Robust Principal Component Analysis(OR-PCA) 多様体学習 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding(t-SNE) Multidimensional Scaling(MDS) Isomap Locally Linear Embedding (LLE) Laplacian Eigenmaps(LE) Semidefinite Embedding (SDE) Latent Dirichlet Allocation(LDA) Labeled LDA P
大規模グラフアルゴリズムの最先端
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
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「JPEG Tilt」というページを公開しました。MotionJPEG Builder を作った時に、JPEG のヘッダを読み込む処理を作ったので（結局これは使わなかったんですが）圧縮データの読み込み部分も作ってみようか、という気になって作ったのがこれです。JPEG ファイルで画像が圧縮される様子を視覚的に表現する…… という目標だったのですが、どうでしょうか。まあ内容が内容なので説明無しではさすがに意味が分からないと思います。 ということで、JPEG Tilt の見方を以下で簡単に説明します。 図1は、JPEG Tilt の画面です。画像が iTunes の CoverFlow のように並んでいますが、これの左側は画像の低周波成分のみを抜き出した物で、右に行くとより高周波の成分も含めるように並んでいます（低周波、高周波という言葉の意味はこの先で出てきます） 画像の上にマウスカーソルを乗せ
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
You’re Doing It Wrong - ACM Queue
The Bike Shed June 11, 2010 Volume 8, issue 6 PDF You're Doing It Wrong Think you've mastered the art of server performance? Think again. Poul-Henning Kamp Would you believe me if I claimed that an algorithm that has been on the books as "optimal" for 46 years, which has been analyzed in excruciating detail by geniuses like Knuth and taught in all computer science courses in the world, can be opti
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター
トップクラスだけが知る「このアルゴリズムがすごい」――「探索」基礎最速マスター：最強最速アルゴリズマー養成講座（1/4 ページ） プログラミングにおける重要な概念である「探索」を最速でマスターするために、今回は少し応用となる探索手法などを紹介しながら、その実践力を育成します。問題をグラフとして表現し、効率よく探索する方法をぜひ日常に生かしてみましょう。 まだまだ活用可能な探索 前回の「知れば天国、知らねば地獄――『探索』虎の巻」で、「探索」という概念の基礎について紹介しました。すでに探索についてよく理解している方には物足りなかったかと思いますが、「問題をグラフとしてうまく表現し、そのグラフを効率よく探索する」というアルゴリズマー的な思考法がまだ身についていなかった方には、得るものもあったのではないでしょうか。 前回は、「幅優先探索」と「深さ優先探索」という、比較的単純なものを紹介しましたが
「最強最速アルゴリズマー養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
Adobe Photoshop CS5に実装されるPatchMatchの実力 - A Successful Failure
動画：Adobe Photoshop CS5の新機能はもはやえげつないレベル… | ◆めっつぉ：スクエニ&ガジェットニュースとしてAdobe Photoshop CS5の新機能が紹介され話題になっている。 概要を知るには動画で見るのが手っ取り早いが、本エントリではSIGGRAPH2009で発表された元論文*1を参照して、その詳細を紹介したい。 本エントリで紹介する画像は全て元論文からの引用であり、高解像度画像にリンクしている。「失業者が出るレベル」とコメントされているが、高解像度画像によりそのクオリティを確認してもらいたい。 PatchMatchの概要 Adobe Photoshop CS5の新機能は、近似画像ないし近似画像領域を発見するための無作為近隣探索アルゴリズムであるPatchMatchによって実現されている。最近隣探索(nearest-neighbor search)は先行研究で
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
ジャンル別ゲームの作り方とアルゴリズムまとめ - ネットサービス研究室
ゲームの作り方とアルゴリズムをジャンル別にまとめてみました。ゲーム制作や、プログラミングの勉強用にご活用ください。言語別ゲームプログラミング制作講座一覧もあわせてお読みください。 リンク切れがおきていたものは、URLを表示しておくので、Internet Archiveなどでキャッシュを表示させてみてください。 RPG ゲームの乱数解析 乱数を利用した敵出現アルゴリズムの解説 各種ゲームプログラム解析 FF、ドラクエ、ロマサガのプログラムの解析。乱数の計算など ダメージ計算あれこれ（http://ysfactory.nobody.jp/ys/prg/calculation_public.html） ダメージの計算式 エンカウントについて考えてみる エンカウント（マップでの敵との遭遇）の処理方法いろいろ RPGの作り方 - ゲームヘル2000 RPGのアルゴリズム ドルアーガの塔 乱数の工夫の
kd-tree Visualization(1) - agwの日記
前回のエントリに引き続き、連続したビット群の総数を求めるアルゴリズムを考える予定でしたが、今回は空間分割データ構造に関するエントリにしました。人力検索はてなに以下のような問題が提示されていたのがきっかけでした。 二次元の値(x, y)をもつ集合P から任意の点p の近似点を検索するアルゴリズムを考えています 高速、低負荷で検索するにはどうしたらいいでしょうか？ 条件は次の通りです １．集合Pはあらかじめ、任意の順番でソートしておける ２．点ｐの近似点にする条件は、margin範囲内で一番近いものとするが、margin値はそのときどきで変わる ターゲットの言語はjavascriptで、200msぐらいの間隔で検索を続けるつもりです 集合P の個数が 1000 ~ 10000 点くらいだったらどうしますか？ 二次元の値(x, y)をもつ集合P から任意の点p の近似点を検索する… - 人力検索
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
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Large Scale Force Directed Layout (Spring Algorithm): For Information Visualization: Clustering and Abstraction
[ A. Quigley Old Home ] [ A. Quigley New Home ] [ Random to Final Drawings ] [ Images ] [ 3D VRML ] [ Clustered graphs and images ] [ Visual Abstractions ] NOTE: This page relates to older visualization work 99-02, during my PhD. I have now returned to work in this field with my new postdoc and PhD students in UCD Ireland. We are exploring larger scale layouts, personalised layout, visualisation f
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クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
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