Latent Dirichlet Allocations(LDA) の実装について - 木曜不足
昨日の "Latent Dirichlet Allocations in Python" の続きで実験結果を載せようかと思ったけど、先にやっぱりもうちょっと LDA を説明しておこう。 LDA の初出は [Blei+ 2003] Latent Dirichlet Allocation 。 ただし [Blei+ 2003] で "LDA" としているのはトピック-単語分布がただの多項分布(事前分布無し)のもの。"LDA" としてよく目にするトピック-単語多項分布にディリクレ事前分布が入ったものは "Smoothed LDA" として記載されている(確かにβでスムージングしているのと等価)。 今回実装した LDA も後者の "Smoothed LDA"。 その LDA はこんな感じ。αとβはハイパーパラメータだから、チビ黒丸で書いて欲しいんだけどね。 (図は Wikipedia-en の LD
落下型パズルゲームの定石形配置法とぷよぷよへの適用 | CiNii Research
タイトル別名 ラッカガタ パズルゲーム ノ ジョウセキケイ ハイチホウ ト プヨプヨ エ ノ テキヨウ Stylized Assignment in Tile-matching Puzzle Game and its Application to Puyo-Puyo 囲碁における定石や将棋における定跡は,主にゲーム序盤で用いられる決まった手順の互角の応酬であり,長い時間をかけて研究・洗練された人智の結晶である.テトリスやぷよぷよなどの落下型パズルゲームの多くでも,展開を有利にするための定石形が存在し利用されている.これらのゲームを囲碁や将棋と比較すると,自分と相手双方に盤が存在し邪魔は間接的にしか行われない一方で,操作対象の与えられ方(俗にツモと呼ばれる)にランダム性があり,状況に応じて用いる定石や配置順を変えていかなければならない難しさがある.本論文では,関連性行列という形で状態と定石を
Rでウォーリを探してみた
5. サイバー系 ウォーリーをRで探してみます！ 準備 ImageMagick-6.5.9-10-Q16-windows-dll.exe gtk2-runtime-2.16.1-2009-04-21-ash.exe (↑どちらも利用可能なバージョンがシビアなので気をつけて下さい。 最新版では動きません。ファイルはググって見つけて下さい。) R-2.15.0の32bit版 作戦 赤色を抜き出す ノイズ除去してから大きな塊を抽出 その塊がストライプかどうかの判定をして、もっともウォー リーっぽい物体を一つ抽出 有無を言わずそれがウォーリー 2012/04/18 4 6. サイバー系 事始め install.packages(c(“abline”, “biOps”)) #基本はEBImageで処理を行っていくが、画像切り出しと拡大縮小のところに biOpsを利
言語処理100本ノック - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
FrontPage / 言語処理100本ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige
レコメンドエンジンのアルゴリズムの学術情報を一挙総まとめ
February 10, 2009 14:31 レコメンドエンジンのアルゴリズムの学術情報を一挙総まとめ カテゴリ レコメンデーション ホットラボ Tweet ホットリンクは、創業以来8年間ずっと『究極のエージェント』を目指して会社を運営してきているので、レコメンドエンジン・データマイニング・テキストマイニング・WEBマイニング・対話エンジン等の技術はずっと開発してきました。 今回は、ホットリンクのレコメンドＡＳＰサービス「レコナイズ」の開発に際して、再度まとめたレコメンドエンジンに関する学術分野での基本から最新までの論文などをご紹介しておきます。 （ホットラボ（ホットリンクの研究チーム）メンバーである産業技術総合研究所の濱崎さんが中心となって以前まとめてくれたものです） **********************************************************
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「人の好みにクチコミは効かない」──ハーヴァード大学チームの研究結果より
