TensorFlowで 逆強化学習 第4回 TensorFlow勉強会 逆

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 写真：アフロ データ＆サイエンスソリューション統括本部、データインフラ本部、今野です。 早速ですが、今月開催の「Developers Summit 2016 （以下、デブサミ2016）」で当方が登壇する運びとなりました。気がつけば、前回の記事「分散システム処理モデルに関する動向について」から随分と日がたってしまいましたので、今回は、より広範囲な内容を整理してみたいと思います。 デブサミ2016の当方の講演テーマは「温故知新」です。今回は、このテーマにもつながる話題として、クラウド環境の代表的な分散プログラミングモデルやデザインパターンについて、一般的な考察をしてみたいと思います。 古典的なプログラミングモデルによる分類 まず最初に

自動微分というアルゴリズムがある。チェーンルールを使うことで、予め微分の式を与えなくてもそれと同等の精度で微分ができるというもの。もともとの計算時間の定数倍しかかからず、かつloopが入ってたりするような微分の式を書くのに困るような計算相手でも平気なので重宝する。 http://www.kmonos.net/wlog/123.html#_2257111201 がとてもよい紹介。これは自動微分のうちでもフォワードモードというもので、ある一つの変数に関しての微分を計算出来るというやつだが、リバースモードといって多変数関数に対して一気に傾きが計算出来るというものもある。またこれを組み合わせればヘシアンをわりと素早く計算できる。 実装してみたのがこれ。 https://github.com/nos13/autodiff 他人が使うことを微塵も考えてないのでライブラリの体をあまりなしていないが…。

計算機プログラムの構造と解釈、通称SICPを一から翻訳し直しました。 ファイル: SICP非公式日本語版 翻訳改訂版 リポジトリ: https://github.com/hiroshi-manabe/sicp-pdf また、今回の翻訳をするにあたって考えたことを別記事にまとめました。 腐った翻訳に対する態度について SICPはMITの有名なプログラミングの教科書です。詳しくはminghai氏の記事をご参照ください。 この翻訳改訂版は、minghai氏の非公式日本語版（以降、minghai氏版）のあまりにも惨憺たる翻訳を見かねて、原著から翻訳をし直したものです。この翻訳を進めるにあたっては、minghai氏版の訳を置き換えていくというやり方で進めていきました。しかし、差分を取ればわかっていただけると思いますが、minghai氏版のテキストは痕跡をとどめていないはずです。この方式を採ったのは、

Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか

情報処理における全国のエキスパートが一堂に会したリクルート主催の「春の情報処理祭」。HPC（High Performance Computing）研究分野の専門家である、京都大学の中島浩教授は、HPCの役割や速さの秘密について説明するとともに、HPCがビジネス全体にもたらす影響を語ります。コンピュータの性能を生かすために知っておくべき、HPCの基礎知識とは？（春の情報処理祭in京都より） ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)とは 中島浩氏：（BGM「Let It Be」を流しながら登場）さすがにビートルズの「Let It Be」ぐらいは知っているかな。皆さんが生まれるずいぶん前の歌ですけれども。 『アナ雪（アナと雪の女王）』というのがあって、あっちは「Let It Go」なんですね。こっちは「Let It Be」で、何が違うのか。英語のニュアンスはほとんど同じなんですけれども「L

2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod

KMCの例会講座で用いたスライドを一部編集したものです。 ビット演算を組み合わせたトリッキーな方法で様々な操作を高速に行う方法を紹介します。

確率ロボティクス (プレミアムブックス版)posted with カエレバSebastian Thrun,Wolfram Burgard,Dieter Fox マイナビ出版 2016-09-21 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 『Probabilistic Robotics』(確率ロボティクス) Sebastian Thrun 他 『パターン認識と機械学習』C.M. ビショップ 『Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations』Howie Choset 『マンガでわかる統計学シリーズ』高橋 信 『図解・ベイズ統計「超」入門』涌井 貞美 『プログラミングのための確率統計』平岡 和幸,堀 玄 『Introduction to Applied Linear

書籍「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」が近日中に発売される予定です．会津大の渡部先生が著者で，Short Coding 本の Ozy さんと私が協力としての参加です．どうかよろしくお願いします． プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 作者: 渡部有隆,Ozy(協力),秋葉拓哉(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る 本書はアルゴリズムとデータ構造の入門書です．整列，探索，木構造などをはじめとする基礎的なアルゴリズムとデータ構造を初学者向けに説明します．前提とするのは基礎的なプログラミング能力のみです．コード例では C++ を用いています． これだけだと，よくある本のように思われるかもしれません．しかし，本書は非常にユニークな特徴として，オン

2015-01-05 Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた Programming アルゴリズムを学ぶ意義みたいなものはいろいろなところで語り尽くされていると思うので私からは特にコメントしませんが、今回の勉強に利用した書籍でも引用されていた言葉が印象的なので、記しておきます。 最先端の機械を使って製品をつくるのは簡単で、しかも楽なことだが、基本技術を固める前に楽なほうに流れていってしまった。俺のような基本的なことがきちんとできるローテクが、今、我が世の春を謳歌しているんだ。 岡野雅行さんという職人さんの言葉のようです。そういえば随分前にこんな記事が盛り上がりました。 今すぐ辞めて欲しい、「Ruby on Rails勉強してます」「CakePHP勉強してます」 最新技術だけではなくて、その基礎となる技術をしっかり理解しなければダメだよということでしょう。ということで基本のアルゴリ

これが私の提案するリストです。必要とされるアルゴリズムや概念のほとんどが挙げられています。いくつかの要素はアルゴリズムではなかったり（フェイクや状態、関心事など）、重複していたりもします。 最後に1つ、アドバイスを。 知識を蓄える前に、まずは思考能力を鍛えることを重要視しましょう。これはコンテストのみならず、あなた自身の将来にも役立ちます。思考能力を鍛えるには、アルゴリズムではなく純粋な思考を必要とする、アドホックを使いこなせるようになりましょう。 topcoderのDiv2とCodeforcesのDiv2の2つに集中することも効果的だと思います。どちらも、低いレベルから問題に取り組んでいきましょう。例えば、Div2-250をマスターしてからDiv2-500に取り組む、などです。

DQN（Deep Q Network）以前からRainbow、またApe-Xまでのゲームタスクを扱った深層強化学習アルゴリズムの概観。 ※ 分かりにくい箇所や、不正確な記載があればコメントいただけると嬉しいです。 最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立

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。