6x6リバーシの神 - まめめも
絶対に勝てない6x6リバーシを作りました。あなたは黒番、AIが白番です。 絶対に勝てない6x6リバーシを作りました！ ぜひ挑戦してみてくださいhttps://t.co/Ul5n3q9jMp— Yusuke Endoh (@mametter) December 30, 2021 これは何？ 6x6の盤面のリバーシは後手必勝 *1 であることが知られています。 このAIは白番（後手）で完璧にプレイします。つまり黒番のあなたは絶対に勝てません。無力感を楽しんでください。 技術的な話 このAIはWebAssemblyになっているので、全部あなたのブラウザの上で動いてます。真のサーバーレスです。 AIのソースコードはRustで書きました。わりと堅実なゲーム木探索になってます。UIは普通にTypeScriptとthree.jsで実装しました。 github.com 作った順に説明します。 盤面の表現
カルマンフィルターが自動運転の自己位置推定で使われるまで - TIER IV Tech Blog
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
はてブの「人気コメント」に Yahoo! の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を導入
ⓘ人気コメント算出アルゴリズムの一部にヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています さっきまでは無かったのでここ１時間～数十分くらいで変更されたのか 「建設的コメント順位付けモデルAPI」ってのはこれか Yahoo!ニュース、不適切コメントへの対策として導入している深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）のAPIを無償提供開始 - ニュース - ヤフー株式会社 Yahoo!ニュース、不適切コメントへの対策として導入している 深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）のAPIを 「NewsPicks」、「攻略大百科」、「ママスタコミュニティ」へ無償提供開始 - ニュース - ヤフー株式会社
輸送問題を近似的に行列計算で解く（機械学習への応用つき） - 私と理論
輸送問題と呼ばれる問題があります． この問題は，普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます． この記事では，この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム（エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム）を紹介します． 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか？ 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です． 件の工場と 件の店舗からなる，ある商品の流通圏があるとする． 各工場には 個の在庫がある.． 各店舗では 個の需要がある． 在庫の総和と需要の総和は等しいとする （すなわち ）． 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる． 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて，各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ． 輸送問題は最適化
メタヒューリスティクス - 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?: "メタヒューリスティクス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年8月） メタヒューリスティクスとは、組合せ最適化問題のアルゴリズムにおいて、特定の計算問題に依存しないヒューリスティクスのことである。 近年では、上記の定義から拡張され、特定の問題に依存しない、汎用性の高いヒューリスティクス全般を指すこともある。そのため、組合せ最適化問題のアルゴリズムに限らず、連続最適化問題に対するアルゴリズムも含む解釈も存在する。 概要[編集] 通常ある問題に対しての「解法」が存在するとき、その解法が適用できる範囲はその問題に対してのみで
マスターアルゴリズム ー 世界を再構築する「究極の機械学習」
原著：ペドロ・ドミンゴス 翻訳：神嶌 敏弘 イラスト：六七質 出版社：講談社 発行日：2021-04-21 ISBN：978-4062192231 本書は，ペドロ・ドミンゴス著『The Master Algorithm』の翻訳書で，近年の人工知能技術の進展を支える機械学習についての解説書です．機械学習とは，作業手順を明示的に指示しなくても，それをデータから学ぶ能力を計算機に与える技術です．この機械学習について，計算機科学や統計学の高度な知識を前提とせずに，その内側に踏み込んで仕組みを明らかにし，この技術の可能性と課題を論じています． 出版社ホームページ 版元ドットコム Googleブックス ネット書店：Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 電子書籍：Amazon 楽天ブックス honto 紀伊國屋書店 Apple 読書ログ： 読書メーター（電子版） ブクログ（電子版） 図書
遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作ろう！
おわり 二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選んでください。 世代交代を経るごとに、だんだんとエッチな画像が表示されるようになるはずです。 Choose the lewder one, and you can make them more lewd. You will win when the AdSense on this site is stopped by Google because of "Sexually explicit content". ENGLISH よりエッチな画像を作るために、 ぜひ色んな人に広めてください。 ツイート ・展覧会ページでこれまでの画像を公開しています。 詳しい説明 スポンサーリンク みんなの好みを学習させて、「遺伝的アルゴリズム」によってエッチな画像を自動で作るためのシステムです。 遺伝的アルゴリズムとは、あるデータを目標に近づけるために使われる
遺伝的アルゴリズムで画像を生成
遺伝子はプログラミングで数字列で現れている為、数字列とも呼ばれている。解と個体ということもある。上記の遺伝子は数字列に暗号化すると[3.0, 1.0, 1.0, 2.0, 1.0, 1.5, 2.0, 10.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.5, 4.0, 3.0, 4.0, 5.0, 16.0, 4.0, 0.5, 0.6, 1.0, 0.0] になる。 生物と同じように、遺伝的アルゴリズムにも遺伝子型と表現型がある。図１のポリゴン字列は遺伝子型で、そのポリゴンのデータをそれぞれ用いて画像を描き、最後に出てくる画像が表現型である。 表現型の画像 は目標画像と比較することで遺伝子の適応度が分かる。目標画像と近づいたら、誤差がほぼゼロと等しいと言っていい。画像の適応度を計算する関数は適応関数と呼ばれている。誤差関数と評価関数とも呼ばれる。 無性生殖の遺伝的アルゴリズム (SingleP
JVNVU#99619336: 勾配降下法を使用する機械学習モデルに、誤った識別をさせるような入力を作成することが可能な問題
勾配降下法を用いて学習させたモデルを用いた分類を行う場合に、任意の分類結果が得られるような入力を意図的に作成することが可能です。これは、Kumar et al. による攻撃分類では、perturbation attacks や adversarial examples in the physical domain に該当します。 攻撃対象のシステムに対して、攻撃者がデータの入力や出力の確認などを行うことができる余地が大きいほど、攻撃が成功する可能性は大きくなります。 また、学習プロセスに関する情報（教師データ、学習結果、学習モデル、テストデータなど）があれば、攻撃はより容易に行えるようになります。 現状では、数秒で攻撃できるものから何週間も必要になるものまで様々な事例が知られています。 本件はアルゴリズムの脆弱性であり、攻撃対象となるシステムにおいて機械学習の仕組みがどのように使われている
YouTubeの推薦アルゴリズムの変遷を追う〜深層学習から強化学習まで〜
はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub
Optuna(TPE)のアルゴリズム理解 ー Part 1 ー - Qiita
2019/2/13 Qiita初投稿です． [追記] 英語ですが，より詳しい説明をarXivにUploadしました． 長くなってしまったので，投稿を分離しました． Part2 Part3 Optunaのアルゴリズムは追ってみたいが，コード長過ぎるよ．．． という人が参照すべきコード．冗長なコードを簡潔にし，変数名の統一性が取れるようにリファクタリングしました．行数はOptunaと比較してだいぶ減っています． 自作したTPE 注意: 以前に加えた性能向上のための変更により，本記事の説明とは異なる多変量のモデルに関する実装コードでかつ突然変異のHeuristicsが入っています． Prefered Networks(PFN)から発表されたOptunaが利用しているモデル(TPE)のコードを読んでみたので自分の持つ知識内でまとめてみました．枝刈の部分については記載していません．OptunaではS
Sparse Gaussian Markov Random Field Mixtures for Anomaly Detectionを読んだ - yasuhisa's blog
異常検知の一環で外れ値検知をやっていると「どの事例が外れ値か分かるだけじゃなくて、どの次元がおかしくなったかも教えて欲しい。次元数が100とかあると、どの次元がおかしい動きをしているか人手で見るのは大変」というのをちらほら聞きます。Gaussian Markov Random Field (GMRF)を使うと、どの次元の動きがおかしくなったかも異常検知の枠組みで捉えることができる場合があります。 異常検知本の読書メモ Part 3(疎構造学習による異常検知) - yasuhisa’s blog グラフィカル Lasso を用いた異常検知 しかし、この方法は使える状況が限定的で、システムの状態が複数ある(例: 昼と夜で負荷が違うなど)場合にはうまく機能しません。システムに複数の状態が存在することは実データでは珍しくないので、そういった状況にも対応できる方法を探していたところ、ぴったりの論文が
Variational Autoencoder徹底解説 - Qiita
今回はディープラーニングのモデルの一つ、Variational Autoencoder(VAE)をご紹介する記事です。ディープラーニングフレームワークとしてはChainerを使って試しています。 VAEを使うとこんな感じの画像が作れるようになります。VAEはディープラーニングによる生成モデルの１つで、訓練データを元にその特徴を捉えて訓練データセットに似たデータを生成することができます。下記はVAEによって生成されたデータをアニメーションにしたものです。詳しくは本文をご覧ください。 本記事で紹介している内容のPythonコードはコチラにあります。 1. Variational Autoencoderとは？ まず、VAEとはどんなものであるかを説明したいと思いますが、その前に通常のオートエンコーダーについて触れたいと思います。 1-1. 通常のオートエンコーダー オートエンコーダーとは、 教師
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https://twitter.com/Idesan/status/1564393355743723523
建設的APIハック会場A
『建設的APIが導入されて10年、ブクマカがAPIハックを繰り返した結果、新しい言語がʕ•̫͡•ʕ•̫͡•ʔ•̫͡•ʔ•̫͡•』へのコメント
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がまるで意思があるかのように1日で大きな変貌を遂げてしまう→その原因も判明する
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "サンプリングだの事後分布の近似だの最適化だの色々手法がありますが、そもそもベイズでやらなきゃならないのは積分計算ですよ、ということを思い起こさせてくれる方法。"
Tsuyoshi Ide (井手 剛) on Twitter: "Amazonではプレビューができないので、序文を貼る。訳した人＝おれ。原著のいやらしい（笑）ニュアンスもなるべく正確に訳した、つもり。 https://t.co/BLrQWN9edY https://t.co/Cpl6TBdr3V"
Amazonのアルゴリズムは、こうして「ディストピアな書店」をつくりだす