ユークリッドの原論
幾何学の源流はユークリッドによる 原論（Elements）である．漢訳名は幾何原本（前半6巻は1607年にマテオ・リッチと徐光啓により漢訳された）であるがここでは日本語版（[6]）に従って原論ということにする．原論には序文，前書きのようなものは一切存在しない．また，動機や計算例も書かれていない．ただ，定義，公理，定理，証明が続くのみである．全体は13巻で構成されているが，各巻の構成は以下の通りである．最初の６巻は初等平面幾何，次の３巻は数論，Ｘ巻は無理数論，最後の３巻は立体幾何学である．ここでは，原論の歴史と内容について概観することにする． 目次 古代ギリシャ 原論の成立 原論の伝承 原論の教育史 原論の内容 参考文献 古代ギリシャ 紀元前9世紀頃から，古代ギリシャにはアテネやスパルタなどポリスとよばれる多くの都市国家が併存した．紀元前5世紀前半のペルシャとの戦争や紀元前5世紀後半から4世
レーベンシュタイン距離を使って電話でのイライラを解決する - kenmazの日記
電話で自分の苗字を伝えようとしても、電話相手に正しく伝わらないことがある。私が「松前です」と告げても、電話相手は「はい、増前さまですね」と間違って復唱しやがることがある。いずれ「夏前」とか「安前」とか「松苗」とか、いろいろ間違われるようになるかもしれない。このような不運な事故を回避するには、事前に間違えられやすい苗字を洗い出しておいて、ばっちり発音を練習しておく必要がある。 さて「松前」と似ている苗字を洗い出すにはどうすればよいだろうか。そんなとき使えそうなのが「レーベンシュタイン距離」である。 「レーベンシュタイン距離」とは、ある単語を、別の単語に書き換えるために必要な、文字の挿入／削除／置換操作の回数のことである。レーベンシュタイン距離を使えば、ある単語同士がどれくらい似ているか、ということが分かる。 レーベンシュタイン距離 http://ja.wikipedia.org/wiki/%
http://www.ritsumei.ac.jp/~inabam/class/coginfo/3.html
認知と情報（稲葉） 第３回 認知科学と人工知能 前回に引き続き、認知科学の基礎概念として、人間の思考・認知をシステム的に捉える「情報処理モデル」について学習する。本講義では特に、人間の知的活動のモデル化に大きな影響を与えた人工知能研究の成果について概説する。 １．認知科学と人工知能 行動主義心理学は一般的に、人間の行動に関する実験を重視するのに対して、認知科学（認知心理学を含む）では、実験に加えて、一種の情報処理システムとしての人間のモデル作成と、そのシミュレーションという手法を重視する。 このため認知科学は、コンピュータサイエンスと密接に関係している。コンピュータシステムは、入力装置や記憶装置、推論や考察をつかさどる処理装置を備えていると同時に、ソフトウェアによって様々な情報処理モデルを定義・操作できるため、人間の認知に関するモデルを作成し、検証することに適している。 人工知
学習ブロック入門編
next:計画ブロック入門編 >> Next Session:人工無脳の条件 人工無脳はチャットの内容を記憶し、それを再構成することで会話を行なうふりをする。近年では自分が属しているチャットだけでなく、ニュースサイトのテキストなども収集して学習する人工無脳も多い11こうさぎ、酢鶏など。チャットやRSSから得られた文字列を必要な形式で記憶することが学習ブロックの目的である。人工無脳の学習アルゴリズムは文の再構成アルゴリズムと一体になっている場合が多いのだが、あえて切り離して議論することで組み合わせの自由などを考えることができるようになる。そこで、ここでは学習、すなわち入力文字列を記憶に変換するアルゴリズムについてのみ考えよう。 マルコフ連鎖 以前から注目されているアルゴリズムに、C. Shannonによって1948年に発案されたマルコフ連鎖によるテキスト生成(Markov text gene
マルコフ連鎖による自動文章生成 - dogmap.jp
hiromasaさんが作成した WordPress プラグイン WordPress Related Post for Japanese が生成する形態素解析の結果を利用して、マルコフ連鎖による自動文章生成をやってみました。 「Yahoo!のAPIを利用してマルコフ連鎖で文章生成(php)」と「人工無脳は考える:学習ブロック入門編」を参照させていただきました。 マルコフ連鎖についての詳しい説明はリンク先をご覧ください。 今回は、形態素解析された結果を元に三階のマルコフ連鎖で生成してみました。 ただし、単語のつながりだけを見ていて接続はランダムなので、生成された文章は変です。 ちゃんと使用するにはチューニングが必要ですね。 # 素人がちゃちゃっとつまみ食いしても、精度の高いものはできませんね (^^; スカイ・クロラ The Sky Crawlers を食わせてみて生成された文章がこちら。 戦
人工無能を作ろう〜マルコフ連鎖(perl)
perlでChaSenを使って形態素解析＆「1語の接頭語+1語の接尾語」のマルコフ連鎖をする際のサンプルです。 プログラムの文字コードはEUC-JPで、CGIとして実行できブラウザから実行結果を確認できるように書いてます。 perlからChaSenを使う場合、Text::ChaSenなど便利なモジュールもあります。 しかし、利用する形態素解析ツールが変わった場合にも簡単に対応出来るようにする為、Text::ChaSenを使わない方法で書きます。 下記ソースは汚染チェック・エラーチェック等を行ってませんので、ご利用の際にはご注意下さい。 #!/usr/bin/perl -w # ChaSenのパス $chasen = '/usr/local/bin/chasen'; # 形態素解析を行う文章 $str = "本当の優しさとはどんなことなのだろうか。相手がして欲しい事に気づいてあげら
マルコフ連鎖
第4章 マルコフ連鎖 4.1 確率行列 4.1.1 確率行列 4.1.2 同時確率 4.1.3 同時確率行列 4.1.3.1 例1 4.1.3.2 例2 4.1.4 条件付確率行列 4.1.5 確率行列の式 4.1.6 行列演算 4.1.6.1 例 4.2 マルコフ連鎖 4.2.1 マルコフ連鎖の定義 4.2.2 マルコフ連鎖における同時確率 4.2.2.1 例1 4.2.2.2 例2 4.3 定常性 4.3.1 定常性 4.3.2 非定常的ランダムウォーク 例1 4.3.3 非定常的ランダムウォーク 例2 4.3.3.1 余談(エントロピー増大) 4.3.3.2 余談(ブラウン運動) 4.4 状態遷移図とエルコード性 4.4.1 状態遷移図 4.4.2 エルコード性 4.4.2.1 例 〇 章末テスト
マルコフ連鎖 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "マルコフ連鎖" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年1月) マルコフ連鎖（マルコフれんさ、英: Markov chain）とは、確率過程の一種であるマルコフ過程のうち、とりうる状態が離散的（有限または可算）なもの（離散状態マルコフ過程）をいう。また特に、時間が離散的なもの（時刻は添え字で表される）を指すことが多い[注釈 1]。マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である（マルコフ性）。各時刻において起こる状態変化（遷移または推移）に関して、マルコフ連鎖は遷移確率が過去の状態によらず、
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer(形態素解析エンジン)
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2008-02-03 MeCab 0.97 マルチスレッド環境で辞書を開くときの排他制御がうまくいっていなかったバグの修正 Windows版でインストール時に辞書の文字コードを指定できるようになった 一部のコンパイラで正しくコンパイルできなかった問題の修正 部分解析モードを変更するAPI の追加 (Tagger::set_partial()) ラティスの生成レベルを変更するAPI の追加 (Tagger::set_lattice_level()) 温度パラメータを変更するAPIの追加 (Tagger::set_theta()) 全候補出力モードを変更するAPIの追加 (Tagger::set_all_morphs()) 2007-
はてなブックマークFirefox拡張, JavaScript で IS 法 による Suffix Array 構築 - naoyaのはてなダイアリー
昨日、はてなブックマークFirefox拡張をリリースしました。おかげさまでベータ版からダウンロード数は累積で1万ダウンロードを突破し、アクティブユーザー数も伸びています。 はてなブックマークFirefox拡張で新しいインターネットを体験しよう http://b.hatena.ne.jp/guide/firefox_addon 開発者の id:secondlife が g:subtech:id:secondlife:20090415:1239804170 で技術的な側面からのちょっとした TIPS なども紹介していますので、興味のある方はご一読ください。 検索では思いのほか SQLite の like 検索が高速なのに驚いた。はてブ検索では、検索ワードから URL, Title, コメント にマッチしたものを表示していて、それ専用の search_data だかかんらかの検索用カラムがある。
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特集 人工知能について考える