How powerful are Graph Convolutional Networks?
Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters. Overview Many important real-world datasets come in the form of graphs or networks: social networks, knowledge graphs, protein-interaction networks, the World Wide Web, etc. (just to name a few). Yet, until recently, very little attention has been devoted to the generalization of neural network models to such structured datase
「クイックソート」「バブルソート」などのソート・アルゴリズムをフォークダンスで説明する恐るべきムービー集「AlgoRythmics」
たくさんのデータを大小関係に従って、小さい順(昇順)や大きい順(降順)に並び替える作業はソート(整列)と呼ばれ、ソフトウェア・プログラムではよく使われています。このようなソート作業を行うために並び替えの方法を手順化したのが「ソート・アルゴリズム」で、アイデアを理解すると「ほほー、なるほど」と思えるのですが、複雑すぎて理解しづらいものもあります。そんなソート・アルゴリズムの中でも有名で、仕組みを理解しておきたいものばかりを題材に、なんとフォークダンスに合わせてアルゴリズムを表現するムービー集「AlgoRythmics」が公開されており、学習効果があるかどうかは脇に置いて、思わず見入ってしまう魅惑のムービーとなっています。 最も有名なソート・アルゴリズムの一つである「バブルソート」をハンガリーのフォークダンスにのせて表現するのが「Bubble-sort with Hungarian ("Csá
What's the difference between `git diff --patience` and `git diff --histogram`?
This histogram strategy was introduced in git 1.7.7 (Sept 2011), with the following description (as mentioned by the OP) "git diff" learned a "--histogram" option to use a different diff generation machinery stolen from jgit, which might give better performance. JGit includes src/org/eclipse/jgit/diff/HistogramDiff.java and tst/org/eclipse/jgit/diff/HistogramDiffTest.java The description there is
Patience Diff, a brief summary
Last night I went to a coding party at a friend's house. I was on my laptop, and so didn't have any of my regular projects with me, so instead I spent some time figuring out some code for another person at the party. The code in question was the implementation of Patience Diff, a diffing algorithm written by Bram Cohen of Bittorrent fame, and used in (at least) the Bazaar version control system. T
vimdiffでより賢いアルゴリズム (patience, histogram) を使う - Qiita
set diffopt=internal,filler,algorithm:histogram,indent-heuristic vim 内蔵の diff を使う internal 指定は diffexpr がセットされていると無視されてしまうので注意してください。また、 algorithm:アルゴリズム名 に加えて、差分の位置を最適化する indent-heuristic も指定しておくのがおすすめです。 もし diffchar.vim をお使いの場合、 diffexpr がセットされないように let g:DiffExpr = 0 も書いておく必要があります（diffchar.vim については別途記事を書いています）。 <<<<<<< 2019.01.05 追記ここまで vimdiff使ってますか？差分を取る際には非常に便利ですよね。git difftoolに設定して使っている人も多
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
昨今よく耳にするキーワード「ソーシャルグラフ」。その可能性・活用方法について様々な企業に注目されています。今回はその「ソーシャルグラフ」を「どうすればクラスタリングできるのか？」という観点で、グラフに対するクラスタリングの基礎を説明いたします。また、具体的なクラスタリング手法として Newman アルゴリズムをご紹介いたします。Read less
ノーフリーランチ定理 - Wikipedia
ノーフリーランチ定理（ノーフリーランチていり、no-free-lunch theorem、NFL）は、物理学者 David H. Wolpert と William G. Macready が生み出した組合せ最適化の領域の定理である。その定義は以下のようになる。 ……コスト関数の極値を探索するあらゆるアルゴリズムは、全ての可能なコスト関数に適用した結果を平均すると同じ性能となる — Wolpert and Macready、1995年 解説[編集] この定理の名称は、ハインラインのSF小説『月は無慈悲な夜の女王』（1966年）で有名になった格言の"There ain't no such thing as a free lunch."に由来する。かつて酒場で「飲みに来た客には昼食を無料で振る舞う」という宣伝が行われたが、「無料の昼食」の代金は酒代に含まれていて実際には「無料の昼食」なんてもの
Type Checking with Open Type Functions (PDF)
UNSW Engineering Fearless thinking. World changing action.
最小二乗 (モデル当てはめ) アルゴリズム - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
最小二乗 (モデル当てはめ) アルゴリズム最小二乗の定義一般的に最小二乗は二乗和の関数を極小にするベクトル x を見つける問題です。場合によってはいくつかの制約をもちます。 A·x ≤ b, Aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub, c(x) ≤ 0, ceq(x) = 0 が条件になります。 線形最小二乗問題は、与えられた行列 C とベクトル d について、範囲制約と線形制約の条件の下で ‖Cx – d‖2 が最小になる x を見つけることです。 いくつかの Optimization Toolbox™ のソルバーは、さまざまなタイプの F(x) と制約に利用できます。
Expectation–maximization algorithm - Wikipedia
In statistics, an expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find (local) maximum likelihood or maximum a posteriori (MAP) estimates of parameters in statistical models, where the model depends on unobserved latent variables.[1] The EM iteration alternates between performing an expectation (E) step, which creates a function for the expectation of the log-likelihood evaluated
データ圧縮法概説 目次
最終更新日：2001年7月2日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
3-dimensional matching - Wikipedia
3-dimensional matchings. (a) Input T. (b)–(c) Solutions. In the mathematical discipline of graph theory, a 3-dimensional matching is a generalization of bipartite matching (also known as 2-dimensional matching) to 3-partite hypergraphs, which consist of hyperedges each of which contains 3 vertices (instead of edges containing 2 vertices in a usual graph). 3-dimensional matching, often abbreviated
TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
ALGORITHM NOTE 動的計画法
n × n のマス目のそれぞれに 1 または 0 が記してあり、その中から 1 だけから成る最大の長方形の面積を求めて下さい。 これは前に考えた正方形探索の応用で、今回は最大の長方形を探します。この問題も正方形探索で用いたアルゴリズムを応用して動的計画法で解くことができますが、正方形探索ほど単純な式では解決できません。左上角から右下角に向かって個々の要素を計算していく過程で、既に計算された左と上の要素を利用していきますが、長方形探索の場合、W[i][j] の値はそこから左上方向に向かってできる正方形の辺の長さではなく、そこから左上方向に向かってできる全ての長方形の情報を記録する必要があります。このアルゴリズムの詳しい解説が、プログラム・プロムナードに掲載されています。このアルゴリズムは、現在の要素を求めるために重複を避けながら左と上の要素をマージしたりと、プログラムがやや複雑になります。
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Estimation of covariance matrices - Wikipedia
K-th Shortest Path Problem
Amazon.co.jp: 実例で学ぶゲームAIプログラミング: Mat Buckland (著), 松田晃一 (翻訳): 本
