令和6年度春期 応用情報技術者試験(AP)の午後問題3は、 ダイクストラ法 に関する問題でした。 問題文(pdf) 最短距離の算出プログラム(r06h_ap_pm3_1.py) まずは、問題文中の図2で紹介されている最短距離の算出プログラムを作ってみました。 実行結果 % pytho…
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企業やコミュニティの取り組みをご紹介する記事の一覧です。 開催イベントの資料記事や技術情報の記事もありますので、見逃したイベントの確認や日々の学習にご活用ください。
AI活用の鉄則は“もっと単純にできないか” 機械学習と一口にいっても、教師あり版、教師なし版、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、強化学習とさまざまな学習アルゴリズムに分けられる。そして当然、留意しなければいけないのは、最終的にはそれを“現場に展開すること”だ。 「画像認識ではニューラルネットワーク、文章系を使うときはRNN(Recurrent Neural Network)とかLSTM(Long Short-Term Memory)、生成系はGAN(Generative Adversarial Network)、ゲームプレイの検証などは強化学習も使います。ただ、実際にそれを実運用しようとか、チームのニーズのあるところに持っていくと、結果として、もっと単純な回帰やGreedyアルゴリズムになったりします。単純なもののほうがコントロールしやすいし、聞く側も分かりやすいので、そちら側で
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
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