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機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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テトリスの作り方 〜作成メモ〜 コウのポケット - GNIT -
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ テトリスの作り方 〜作成メモ〜 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 代表的なパズルゲームであるテトリスは、どのようなゲームなのか ここで一度確認しておこう。 テトリスは次々と落下してくるブロックを積み上げて、 それを消していくゲームだ。登場するブロックは、ブロック４つのマスで出来た ７種類のブロックである。 □□□□ □■□□ □□■□ □■□□ □■■□ □■□□ □■■□ □■■□ □■□□ □■□□ □■□□ □□■□ □■□□ □■□□ □□□□ □□□□ □□□□ □□□□ □□□□ □■□□ □■■□ □■■□ ■■■□ □■■□ □□■□ □□□□ □□□□ □□■□ ブロックを横一列を埋めるように積み上げると、その行を消すことが出来る。 ２行、３行、４行を同時に埋めることも可能で、その場合同時にそろえた行を 一度に消すこと
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
最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メモ化再帰」はこんなに簡単だった (1/5) - ITmedia エンタープライズ
動的計画法とメモ化再帰 今回は、非常によく用いられるアルゴリズムである、「動的計画法」「メモ化再帰」について説明します。この2つはセットで覚えて、両方使えるようにしておくと便利です。 なお、メモ化再帰に関しては、第5・6回の連載の知識を踏まえた上で読んでいただけると、理解が深まります。まだお読みになっていない方は、この機会にぜひご覧ください。 中学受験などを経験された方であれば、こういった問題を一度は解いたことがあるのではないでしょうか。小学校の知識までで解こうとすれば、少し時間は掛かるかもしれませんが、それでもこれが解けないという方は少ないだろうと思います。 この問題をプログラムで解こうとすると、さまざまな解法が存在します。解き方によって計算時間や有効範囲が大きく変化しますので、それぞれのパターンについて考えます。 以下の説明では、縦h、横wとして表記し、プログラムの実行時間に関しては、
Quicksilverは如何にして鋭い検索を行っているのか？ - ザリガニが見ていた...。
Quicksilverの検索性能が、感性をくすぐってきた。 「apple」→「AppleScript Editor」 「ase」→「AppleScript Editor」 「prol」→「Property List Editor」 「im」と入力して、「Image Capture」を起動したいが、「iMove」がトップヒットになってしまう...。 そんな状況でも、候補リストから2回連続で「Image Capture」を選択すれば、3回目以降は「Image Capture」がトップヒットになる。 直近のユーザーの好みを学習してくれるのだ。 もちろん、「ima」まで入力すれば「Image Capture」がトップヒットになる。 「ase」「prol」のような、単純な前方一致でも、部分一致でもない検索には恐れ入る。しかも、シンプルだけど学習もしてくれる。使うほどに手に馴染んでくる仕組みは、この辺
経路探索アルゴリズムの「ダイクストラ法」と「A*」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
as詳解 ActionScript 3.0アニメーション ―衝突判定・AI・3DからピクセルシェーダまでFlash上級テクニック を読んでいて、経路探索のアルゴリズムで A* が取り上げられていました。A* については、いろいろ検索して調べたりもしたのですが、やっぱり本に書いてあると理解しやすいですね。せっかくなので自分流に実装してビジュアライズしてみました。ダイクストラ法まずは A* の特別なケースでもあるダイクストラ法から見ていきます。クリックすると探索のシミュレーションが開始します。スタート地点(S)からゴール(G)への探索が始まります。色がついたところが「最短経路が決定した場所」です。スタート地点から少しずつ探索が完了していきます。半分ぐらい完了しました。まだまだ進みます。最後まで終わりました。最短経路を黒色矢印で表示しています。ダイクストラ法は、スタート地点から近いノード(=マス
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意して
Clifford Attractors
Attributed to Cliff Pickover Graphics by Paul Bourke February 2004 See also Peter de Jong attractors Contributions from Thomas Burt and Paul Richards. Definition xn+1 = sin(a yn) + c cos(a xn) yn+1 = sin(b xn) + d cos(b yn) where a, b, c, d are variabies that define each attractor. a = -1.4, b = 1.6, c = 1.0, d = 0.7 a = 1.1, b = -1.0, c = 1.0, d = 1.5 a = 1.6, b = -0.6, c = -1.2, d = 1.6 a
drawTriangles() Terrain
[SWF(width=500,height=500,backgroundColor=0x333333, frameRate=40)]
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
As-Rigid-As-Possible Shape Manipulation
物体の堅さを表現した2次元形状の操作手法 with Tomer Moscovich and John F. Hughes 2次元形状をつかんで自由に回転・移動したり変形したりすることのできる手法を提案している。骨組み等をあらかじめ仕込むことなくこのような操作を実現するための手法としては空間を歪ませる方法が通常用いられるが、物体の形状を考慮していないため実世界の物体をつかんで動かしているような効果を得ることが困難である。また、バネモデルや物理シミュレーションによる方法もあるが、計算に時間がかかるという問題がある。我々の提案する手法は、ユーザが掴んで動かしている点を制約として、それらの制約を満たしつつ、図形の局所的なゆがみが最小になるように形状を瞬時に決定するというものである。アルゴリズムとしては、メッシュ内の3角形要素の拡大縮小を許しつつ変形させる第一ステップと、その結果を受けて3角形要素の
平均と標準偏差
ある集団についてのデータがどのように分布しているかを表すものとして、その集団の代表値★(中心の値）を示す平均値及びそのばらつき具合を示す散布度がある。平均には算術平均が、散布度には標準偏差がよく用いられている。 1．度数分布表・ヒストグラム データがどのように分布しているかその実態を把握するには、データをその大きさによりいくつかの階級に区分し、その階級ごとの個数 (度数) をカウントして表にした度数分布表、あるいは、それを棒グラフにして表わしたヒストグラムが適している (表１、図１) 。 例えば、年齢別人口や従業者規模別事業所数など多くの統計表は度数分布表の形で作成され、また、年齢別人口をヒストグラムにした人口ピラミッドは人口構造の分析等によく用いられている。 2．平均値★ 一般に平均値には、単純平均 が多く使われている。平均値は通常μ(ミュー) と表示される。 3．標準偏差
３Ｄ版！「K-Means法」ビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
前回の 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 が好評だったので、３Ｄ空間でも K平均法をビジュアライズしてみました。ちょっと重めなのでクリックすると始まります。さらにクリックして、１ステップずつ動かしてみてください。3次元にしてみると、宇宙空間のように見えてきて美しいです。前回からは数式の上ではほとんど変わってなくて、２次元空間上での距離だったのが３次元での距離になったぐらいです。K平均法については、前回のエントリ 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 をご覧ください。ちなみに、3次元座標の計算は、Flash 10 から導入された Matrix3D を使っています。ソースは [as]FP10をそろそろ。Matrix3Dとか [NUTSU] を参考にさせてもらいました。Zソートしてないので、たまに奥のものが手前に
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
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
フラクタルタイポグラフィー - lab
Web Designing（2009年2月号）の特別企画「Webデザイナーのためのタイポグラフィ大特集」に掲載させていただいた「Fractal Type」についてご紹介します。 Web Designing誌にも書きましたが、アートディレクターで師匠の永原康史さんのアイデアで、「デザイン言語2.0」の装丁に使う「行間、字間、書体を文章中の各文字にバラバラに適用するグラフィック」のためのプログラムをJavaScriptで実装しているときに、フラクタル的な造形の中に文字を投げ込んでみたらどうなるかという興味で作ったものです。
減色アルゴリズム
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情報工学は面白い！
ほぼ日刊イトイ新聞 -マッチ箱の脳（WEB）篇
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Detecting edge pixels with Marching Squares Algorithm | sakri rosenstrom blog