【文献調査】対話型進化計算法の研究動向
【文献調査】対話型進化計算法の研究動向 山川 望, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20060916002 2006年 7月 10日 Abstract 本報告では, 高木英行, 畝見達夫, 寺野隆雄による「対話型進化計算法の研究動向」[1]についての調査結果を報告する. 本論文では, 対話型進化計算法の特徴や応用分野, 実用化のための課題とそれに対する研究について述べられている. 対話型進化計算法(Interactive Evolutionary Computation: IEC)は様々な分野に応用されているが, 操作者の疲労問題の解決が最も大きな課題となっており, どの分野に応用する際にも検討は必要となる. 1 はじめに 本報告では, 高木英行, 畝見達夫, 寺野隆雄による「対話型進化計算法の研究動向」[1]についての調査結果を報告する. 本論文では
産学官の道しるべ - 産学官連携に関する情報サイト
「産学官の道しるべ」は産学官連携活動に係わる多くの方々が、必要な情報を一元的に入手できるよう、産学官連携に関連する情報を網羅的に収集し、インターネット上で広く一般に提供するものです。 国立研究開発法人 科学技術振興機構（JST）が運営しています。キーワード：産官学、産学公
FrontPage - PukiWiki
最新研究会案内 † 第1回研究会 2008年9月13日(土) 10:00〜18:00 東京理科大学 九段校舎 人工知能学会第22回全国大会（JSAI2008）オーガナイズド・セッション「ファイナンスにおける人工知能応用」 2008年6月11日(水)〜13日(金) ときわ市民ホール・勤労者福祉総合センター（旭川市） キックオフ研究会 2008年5月13日(火) 18:00〜 田町キャンパス・イノベーション・センター このページについてのご意見等は tori (at) is.nagoya-u.ac.jp までお寄せ下さい． Since 2008/01/18 2008-01-21 (月) 10:21:22
sakakibara
クソガキ事件一覧に戻る 名簿に戻る (1997/09)連続幼児殺人犯・酒鬼薔薇聖斗 本名：東真一郎（あずま しんいちろう） １９８２年７月７日午前６時１５分生まれ この男は神戸市立友が丘中学在学中に複数の幼児を殺害しました。そのうちの一人の首を斬り取り、目や口などに傷を付け、学校の門の上に放置しました。 さらに、警察やマスコミに対して「酒鬼薔薇聖斗」のペンネームで下記のような大胆きわまりない挑戦状を送りつけました。 コレクション：「北斗の拳」全巻。「瑪羅門の家族」全巻。サバイバルナイフ十数本。ホラービデオ十数本。首のない人形。瓶詰めの猫の舌。 趣味：スケボー。マウンテンバイク。ホラービデオ。格闘ゲーム。百人一首。卓球。自動車。動物虐待。殺人。 得意な科目：社会科。暗記が得意。 好きな言葉：ゲーム。復讐。死体。死ね。殺す。注目。酒鬼薔薇聖斗。ハサミ。存在。ボク。人
コンピュータ将棋協会blog GPW-07第一報: ボナンザ学習とUCTが話題の中心に
以前お知らせした、ゲームプログラミングワークショップ2007(GPW-07)に行ってまいりました。とりあえず第一報は、GPW杯コンピュータ将棋大会2007。大槻将棋が強豪にことごとく競り勝ち（唯一、全対戦相手が勝ち越し者）全勝優勝。おめでとうございます。 ことしのGPWは、Bonanza methodとUCTが車の両輪でした。Bonanza methodとは、GPW-06でも発表された、おなじみのボナンザを強くした学習アルゴリズムです。GPW-07の最初のセッションで保木さん自身が（なりゆきで）命名しました。したがいまして今後は「他の選択肢との比較優位を学習し、評価の計算にminimax探索の結果を用い、報酬の計算に最急降下法を用いる強化学習法（TDLeafの親子ノード比較を兄弟ノード比較に替えたもの）」を、ボナンザ学習法などと呼ぶようにしましょう。詳細については、保木さんのGPW-06で
強化学習 - Wikipedia
強化学習（きょうかがくしゅう、英: reinforcement learning、RL）は、ある環境内における知的エージェントが、現在の状態を観測し、得られる収益（累積報酬）を最大化するために、どのような行動をとるべきかを決定する機械学習の一分野である。強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、3つの基本的な機械学習パラダイムの一つである。 強化学習が教師あり学習と異なる点は、ラベル付きの入力／出力の組を提示する必要がなく、最適でない行動を明示的に修正する必要もない。その代わり、未知の領域の探索と、現在の知識の活用の間のバランスを見つけることに重点が置かれる[1]。 この文脈の強化学習アルゴリズムの多くは動的計画法を使用するため、この環境は通常マルコフ決定過程（MDP）として定式化される[2]。古典的な動的計画法と強化学習アルゴリズムとの主な違いは、後者はMDPの正確な数学的モデルの
私のブックマーク「ロボット」
高西淳夫，高信英明（早稲田大学） ロボットに限ったことではないだろうが，インターネット上で論文その他の研究成果 を公開することは今や常識になっていると思われる．また，ロボットのように運動自身が重要な情報となる分野の場合は，さらに動画が閲覧者にとって有益な情報となる． 小文では，世界のロボット研究をいくつかのキーワードで分類し，各キーワードに関する代表的なURLを示すことにより，ロボット研究に関する現状と今後の課題を概観してみたい． １．ヒューマノイド・ロボット ヒューマノイド・ロボット（人間形ロボット）が世界のロボット研究者の大きな目標の一つになっている．世界初のヒューマノイド・ロボットは，早稲田大学により1973年に公開されたWABOT-1(WAseda roBOT No.1)であった．その後，東京大学・米国MIT・ホンダなどの機関で精力的に研究が進められてきている． 早稲田大学ヒュ
モンテカルロ法 - Wikipedia
モンテカルロ法（モンテカルロほう、（英: Monte Carlo method、MC）とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区（カルティ）の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。 計算理論[編集] 計算理論の分野において、モンテカルロ法とは誤答する確率の上界が与えられる乱択アルゴリズム（ランダム・アルゴリズム）と定義される[1]。一例として素数判定問題におけるミラー-ラビン素数判定法がある。このアルゴリズムは与えられた数値が素数の場合は確実に Yes と答えるが、合成数の場合は非常に少ない確率ではあるが No と答えるべきところを Yes と答える場合がある。一般にモンテカルロ法は独立
世渡り上手なエンジニアの「自己PR術」 － ＠IT自分戦略研究所
自己PRなんて「気が引ける」かもしれないが、努力が気付かれていない、報われていないならアピールしてもいいのでは。うまくアピールするコツとは。（Tech総研／リクルートの記事を再編集して掲載） 職場での評価に対するアンケートの結果で特に注目したいのが、エンジニアが自己PRに対して消極的なところ。いったい何が原因なのか、データの中身を見てみよう。 図を見てほしい。「あなたは積極的な自己PRを職場で行っていますか？」という質問で、「常に行っている」人が26％にとどまり、「まったく行っていない」人が46％と約半数を占めていた（図1）。「現在のあなたの査定に対する満足度を教えてください」という質問に対しては「やや不満だ」が26％、「不満だ」が21％となり、半数近くのエンジニアが評価に満足していないという結果が出た（図2）。 グラフはないが、自己PR度と満足度をクロス集計したところ、自己PRを「まった
サポートベクターマシン - Wikipedia
サポートベクターマシン（英: support-vector machine, SVM）は、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの1つである。分類や回帰へ適用できる。1963年にウラジミール・ヴァプニク（英語版）とAlexey Ya. Chervonenkisが線形サポートベクターマシンを発表し[1]、1992年にBernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon、ウラジミール・ヴァプニクが非線形へと拡張した。 サポートベクターマシンは、現在知られている手法の中でも認識性能が優れた学習モデルの1つである。サポートベクターマシンが優れた認識性能を発揮することができる理由は、未学習データに対して高い識別性能を得るための工夫があるためである。 基本的な考え方[編集] サポートベクターマシンは、線形入力素子を利用して2クラスのパターン識別器を構成する手法である。訓練サンプルから
人工知能 - Wikipedia
人工知能（じんこうちのう、英: artificial intelligence）、AI（エーアイ）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語[1]。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術」[2]、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる[3]。大学でAI教育研究は、情報工学科[4][5][6]や情報理工学科コンピュータ科学専攻などの組織で行われている[4][7]（工学〔エンジニアリング〕とは、数学・化学・物理学などの基礎科学を工業生産に応用する学問[8][注釈 1]）。 『日本大百科全書(ニッポニカ)』の解説で、情報工学者・通信工学者の佐藤
わかりやすい面接
面接の質問と回答例 を追加しました。こちらは初めて面接に臨む方へ向けたサンプル集となっています。 2011.1.1 謹賀新年。あけましておめでとうございます。今年もどうぞよろしくお願い申し上げます。 2010.1.1 新年あけましておめでとうございます。今年もどうぞよろしくお願い申し上げます。 2009.11.25 【重要なお知らせ】 本日17時40分頃より当サイトに接続できない状況が続いておりました。現在(11/26 3時20分)、復旧作業も完了し、アクセス可能な状態となっております。皆様にはご不便・ご迷惑おかけしましたことを心よりお詫び申し上げます。 2008.12.31 今年1年間、当サイトのご愛顧ありがとうございました。来年もどうぞよろしくお願い申し上げます。 2008.12.31 今年1年間、当サイトのご愛顧ありがとうございました。来年もどうぞよろしくお願い申し上げます。 200
東京工業大学院 知能システム科学専攻 中村清彦研究室
このページは東京工業大学情報理工学院情報工学系中村清彦研究室のWebページです． 主に脳の情報処理原理について研究を行っています．
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://www.sasami.com/makura/
https://orsj.org/wp-content/or-archives50/pdf/a_a/1997A_016.pdf
Error
Monte-Carlo Tree Search in Crazy Stone
【大岡山】東工大院試ｽﾚ７【すずかけ】H20年度入学
irc.2ch.net (2ch@IRC)
サービス終了のお知らせ
サービス終了のお知らせ