音声認識って、実際どんなことしてるの？
たとえばSiriさんは、いつも何してるんでしょう？ コンピューターを声で操作することが、どんどん可能になっています。コンピューターに命令してお母さんに電話をかけたり、ピザ屋さんを探させたり、メールを書かせたり、いろんなことができます。間違えることもありますが、かなり正しく動作してくれます。 そんなときにコンピューターが実際どう動いているかを知ると、ちょっと感動します。だって、空気圧の小さな変化を捉えて、それにいろんな処理をかけて言葉に変換していくんです。 音声認識技術は最近開発されたものではなく、長年蓄積された成果が現在のスマートフォンなどのソフトウェアに生かされています。それがどんな流れになっているのか、Mental Floss誌が、以下の7ステップにまとめてくれました。 1. 空気の動きを数字に変換 音は耳に、またはコンピューターのマイクに、空気の圧力の変化、つまり音波として捉えられま
iTunes11のアルバム情報表示に使われるオシャレアルゴリズムを考える | fladdict
iTunes11がリリースされましたね。賛否両論を呼びそうな大変更。 このiTunes11、アルバム選択時の情報画面がもの凄く凝ってる。なんとアルバムジャケットにあわせて情報の色が変化するんよ！！ 何これオシャレ！ どういうアルゴリズムになっているのか、とっても気になる。 仮定としては、 ジャケットを16〜32色程度で減色、パレット抽出する。 四辺のエッジに含まれる色から、最多ピクセル色を背景に採用。 残りの色の中で、背景色と一定距離（RGB or 色相）がある最多ピクセル色を文字色1として採用。 残りの色の中で、背景色と一定距離（RGB or 色相）がある最多ピクセル色を文字色2として採用。 どうしても適切な色がない場合、白か黒を文字色に採用。 アルバムの四隅に対し、背景色でインナーシャドーをかける という感じかなと。多分これであってる。 アルゴリズムで文脈にあった綺麗な配色を作るってい
『ゲーム理論』とマーケットデザイン(VCASIフェロー・スタンフォード大助教授 小島武仁) | 仮想制度研究所 VCASI
VCASIフェローである小島武仁氏が、日本経済新聞にて、2009年8月6日より「やさしい経済学」コーナーに8回にわたって連載をいたしました。下記に、許可を得て転載させていただきます。 マーケットデザインは、近年急速に発達した、経済学の新しい分野である。これまでの経済学を非常におおざっぱに「既に存在する市場や制度の働きを研究する学問」であるとするならば、マーケットデザインはそこから一歩踏み込んで、制度を設計、変更することを研究対象にする学問である。 伝統的な経済学では、学問的な成果を現実の制度設計に生かすことがなかなかできなかった。これに対し、マーケットデザインは現実のマーケットをつぶさに観察して分析し、現実の経済問題に対し具体的な解決法を示すことに成功してきた。
米の2氏にノーベル経済学賞、最適な組み合わせ理論 - 日本経済新聞
【ロンドン=上杉素直】スウェーデン王立科学アカデミーは15日、2012年のノーベル経済学賞を米ハーバード大学のアルビン・ロス教授（60）と米カリフォルニア大学ロサンゼルス校のロイド・シャプレー名誉教授（89）の2氏に授与すると発表した。就職活動をする学生と企業など2つの集団の最適な組み合わせを決める理論を考案し、実際の制度に適用した業績が評価された。授賞理由は「安定配分理論とマーケットデザイン
『世界でもっとも強力な9のアルゴリズム』で頭を鍛える - HONZ
著者の定義によると、アルゴリズムとは「問題を解決するために必要な手順を正確に規定したレシピ」である。コンピュータ・サイエンスを専門とする大学教授の手による本書は、現在当たり前のように使われている偉大なコンピュータ・アルゴリズムがなぜ必要とされたのか、どのように考え出されたか、そして、それが実際にどのような仕組みで動いているのかを教えてくれる。 このように紹介すると、コンピュータやプログラミングが苦手な人は手が遠のいてしまうかもしれないが、どうかご安心を。本書を楽しむのに、コンピュータプログラミングやコンピュータ科学の知識は必要ない。必要なのはじっくりと考えることだけだ。 一口にサイエンス本といっても面白いポイントはそれぞれに異なるが、本書の面白みは間違いなく、過去の偉人たちの難問への挑戦を疑似体験できるところにある。その面白みを満喫するためにも、頭から煙を出しながらじっくりと考えながら読む
遺伝的アルゴリズムを楽しく理解できるサイトをまとめてみた - download_takeshi’s diary
女優の菊川怜さんが学生時代に研究テーマにしていたという事で有名な「遺伝的アルゴリズム」ですが、名前の仰々しさとは裏腹に、意外と直感的に理解できる取っ付きやすいアルゴリズムだったりします。 それにしても菊川怜さん、美人ですねー。こんな先生にイロイロと教えてもらいたかったなぁ。。。 という願望はおいといて、「遺伝的アルゴリズム」を目で見て＆手で触って、直感的に「理解したつもり」になれそうなサイトをまとめてみました！ 学術的なことはガン無視でいきます。 動画で見て雰囲気を知る まずは動画で見て楽しみましょう。ニコ動から何本か動画を紹介します。 【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた http://www.nicovideo.jp/watch/sm6392515 いきなりですが、強烈なインパクトをはなつ動画です。 人工生命がうにょうにょ動きながら、勝手に「歩き方」を学んでいきます。超
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
最速プログラマー コードをブログに載せてみる(dijkstraのアルゴリズム)
Framework＋PHP大好きのプログラミングスタイルから、ここはあえてHigh Performance+Scalableなプログラミングスタイルを目指してみるのブログ♪イェイ！ dp.SyntaxHighlighterのお試しで、昔つくったDijkstraのアルゴリズムPHPバージョンを載せてみる。 PHPで書かれているのはめずらしいでしょ？ でも、ちゃんと動くかなぁ・・ <? define("MAX",10000); $graph = array(); function set_graph($i, $j, $m) { global $graph; $graph[$i][$j] = $m; $graph[$j][$i] = $m; } set_graph(0,1,2); set_graph(0,2,5); set_graph(0,3,3); set_graph(1,2,1); set_
ワーシャル–フロイド法 - Wikipedia
ワーシャル–フロイド法の概略は以下の通りである： 入力： (有向または無向)グラフ の各辺の長さ 出力：頂点 と頂点 を結ぶ最短経路を全ての に対して出力 計算量： 簡単の為 上のグラフ のみを考える。 を 以下の整数とし、 とする。 の 各頂点 に対し、 を に制限したグラフ上での から への最短経路を とする。(経路が無い場合は 「なし」とする。) とし、 を に制限したグラフ上での から への最短経路を とする。 内での から への最短経路は、 を経由するか、あるいは 内にあるかのいずれかであるので、 次が成立することが分かる。ただしここで記号「」は「経路 を進んだ後に経路 を進む」という経路を表す。 : が より短い場合 : そうでない場合。 よって に対する最短経路 が全ての に対して分かっていれば、 に対する最短経路 が全ての に対して求まる。 ワーシャル–フロイド法は以上の考
ダイクストラ法（最短経路問題）
ダイクストラ法 (Dijkstra's Algorithm) は最短経路問題を効率的に解くグラフ理論におけるアルゴリズムです。 スタートノードからゴールノードまでの最短距離とその経路を求めることができます。 アルゴリズム 以下のグラフを例にダイクストラのアルゴリズムを解説します。 円がノード，線がエッジで，sがスタートノード，gがゴールノードを表しています。 エッジの近くに書かれている数字はそのエッジを通るのに必要なコスト（たいてい距離または時間）です。 ここではエッジに向きが存在しない（＝どちらからでも通れる）無向グラフだとして扱っていますが， ダイクストラ法の場合はそれほど無向グラフと有向グラフを区別して考える必要はありません。 ダイクストラ法はDP（動的計画法）的なアルゴリズムです。 つまり，「手近で明らかなことから順次確定していき，その確定した情報をもとにさらに遠くまで確定していく
ウォーリーを（アルゴリズム組んでプログラムの力で）探せ！
懐かしい！ 子供のとき、こればっかりやってましたよ。 が、もう子供じゃないですから、立派なアダルトですから、本の隅から隅まで目でみてウォーリーを探すなんてしません。そんなのもう80年代の話です。今はコンピューターの時代ですから、もっと効率的に探しましょう。 Stack Overflowのサイトにて行われた｢Waldo Challenge｣は、ウォーリーを探すためのアルゴリズムを組むというチャレンジ。多くのプログラマーが様々な方法を応募しましたが、その中で優勝したのがHeikeさんという人が作ったプログラム。 まず、絵の中から赤以外を白黒にフェードアウトさせ、そこから今度は赤と白のボーダーを探していって、ついにはウォーリーを探すというプログラムになっています。なるほど。 ウォーリーの全く新しい楽しみ方を見た気がします。 [Stack Overflow via The Verge] そうこ（J
algorithm - bucket sort - 比較しなければソートは相当速い : 404 Blog Not Found
2012年01月11日07:00 カテゴリアルゴリズム百選Math algorithm - bucket sort - 比較しなければソートは相当速い 珠玉のプログラミング Jon Bentley / 小林健一郎訳 絶賛風邪こじらせ中につきコードと戯れることに。 新ソートアルゴリズム「配列挿入ソート」だ! - hp12c その名も「配列挿入ソート」! すでに突っ込み入ってるけど、それ、もしかしたら人類最古のアルゴリズムだから。 最古にして最速? おそらくプログラムを組んだことがない人でも「誰にも教えられずに」知った「天然の」アルゴリズムの筆頭に来るのがこのバケットソートではないでしょうか。 ソートしたいものに適当に番号を振っておく 番号がついたバケツを用意する ソートしたいものの番号がついたバケツにそれを放り込む 必要があればバケツの中身を同じやり方でソートする 番号順にバケツの中身をぶち
常識を覆すソートアルゴリズム！その名も"sleep sort"！ - Islands in the byte stream (legacy)
TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外の掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君！オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う？ #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと
オセロ・リバーシプログラミング講座 ～勝ち方・考え方～
このサイトでは、C言語でのオセロ（リバーシ）のプログラム開発方法を解りやすく説明しています。初級者、初心者でも作れるオセロ実装のコツが満載です。 はじめに ここでは、作者がコンピュータリバーシを作成する上で、学んだ理論や評価方法についてまとめているページです。 ただし、私の作成したプログラムのレベルは大体１級～初段程度なので、必ずしも適切な内容であるとは限りません。 また概略だけで、深く理由やその後の展開まではここでは述べていません。理由が知りたい場合はリバーシ講座にリンクしています。 このサイトは「Yahoo!カテゴリ」に登録されています（2012年1月25日）。 趣味とスポーツ/ゲーム/パソコンゲーム/ゲーム制作/プログラミング 趣味とスポーツ/ゲーム/ボードゲーム/ オセロ リバーシ（オセロ）のルール 「オセロ」は１９７２年頃長谷川五郎氏が、古くからイギリスにあった類似のゲームをヒン
アルファ・ベータ法 - Wikipedia
アルファ・ベータ法（アルファ・ベータほう、alpha-beta pruning）は完全情報ゲームにおける探索アルゴリズムの1つである。基本的にミニマックス法と同じであり、同じ計算結果が得られるが、ゲーム木において、計算しなくても同じ計算結果になる部分を枝刈りしている。 アルファ・ベータ法の擬似コードを以下に示す。alphabeta関数がアルゴリズムの実装であり、minimax関数はミニマックス法とインタフェースを揃えるためのラッパーである。 function minimax(node, depth) return alphabeta(node, depth, -∞, +∞) function alphabeta(node, depth, α, β) if node が終端ノード or depth = 0 return node の評価値 if node が自分のノード foreach ch
なぜTwitterは低遅延のままスケールできたのか 秒間120万つぶやきを処理、Twitterシステムの“今” − ＠IT
ユーザー同士のつながりを元に時系列に140文字のメッセージを20個ほど表示する――。Twitterのサービスは、文字にしてしまうと実にシンプルだが、背後には非常に大きな技術的チャレンジが横たわっている。つぶやき数は月間10億件を突破、Twitterを流れるメッセージ数は秒間120万にも達し、ユーザー同士のつながりを表すソーシャル・グラフですらメモリに載る量を超えている。途方もないスケールのデータをつないでいるにも関わらず、0.1秒以下でWebページの表示を完了させなければならない。そのために各データストレージは1～5ms程度で応答しなければならない。 Twitterのリスト機能の実装でプロジェクトリーダーを務めたこともあるNick Kallen氏が来日し、2010年4月19日から2日間の予定で開催中の「QCon Tokyo 2010」で基調講演を行った。「Data Architecture
TeXの行分割アルゴリズムをJavaScript実装 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
TeX is a typesetting system designed and mostly written by Donald Knuth. Bram Stein氏がTeX line breaking algorithm in JavaScriptにおいて、JavaScriptでKnuth/Plass行分割アルゴリズムを実装した例を紹介している。Knuth/Plass行分割アルゴリズムはTeXで使われている行分割アルゴリズム。これをJavaScriptで実装し、HTML5 Canvas要素経由で表示するというもの。TeX line breaking algorithm in JavaScriptではそれ以外にもCSS text-align: justifyの表示結果や、左寄せ、左寄せをベースに使った中寄せ、可変幅の例が掲載されている。 TeX line breaking algorit
SVMを使うとなにが嬉しいの？
SVM を使うと，なにが嬉しいの？ 戻る さて，SVM(Support Vector Machine)と言われるものが最近，巷（って言っても，主にパターン認識の分野だけどね）をにぎわしているんだけれど，いったいなにがすごいのだろう？ SVMは，パターン識別手法の一つなんだけれども，これまでもパターン識別手法というのはいくつも提唱されている． ニューラルネットワークを使ったパターン識別手法として最も親しみ深いのは，多層パーセプトロンをバックプロパゲーションで学習させる方法だけれど，SVMはバックプロパゲーション学習と比べてどんな「嬉しい」ことがあるんだろうか． ぶっちゃけた話，SVMの最大の特徴は「マージン最大化」にある．じゃあこの「マージン最大化」とは，なんだろう． ここで，「識別線の引き方」というものを考えてみたい． まず，2次元の特徴空間に次のような2つのクラスAと
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プログラミングコンテストでの乱択アルゴリズム
https://jp.techcrunch.com/2012/01/20/20120118improvement-on-age-old-mathematical-principle-could-yield-improved-images-video/
