深さ優先探索と幅優先探索 深さ優先探索 幅優先探索 ビームサーチ 機械学習への応用 Google Alloの返答 学習時にビームサーチの幅を持たせて学習 3D形状の学習への応用 まとめ 参考文献 ビームサーチ(Beam Search)は、探索アルゴリズムの一種でメモリをそれほど必要としない最良優先探索です。 機械学習の分野でも、翻訳やチャットボットの返答などに応用されています。本記事では、ビームサーチのアルゴリズムを理解してどのように応用されているのかを解説します。 機械学習を活用したシステムを構築する際にも、探索空間が広い場合などには応用可能なので、使いこなせるようにしておくと役に立ちます。 深さ優先探索と幅優先探索 いきなりビームサーチの解説に入る前に、理解しやすいようにグラフ探索アルゴリズムを紹介します。 深さ優先探索 深さ優先探索は、その名の通り可能な限り突き進んで、行けなくなった
例えば、今時の海外のゲームではAIがゲームバランスを調整していると聞く。 自動的なゲームバランスの調整にAI的なロジックが使われていて、ゲームとしての適切なグルーブ感を自動調整しながら、ユーザーの楽しさを継続させるという部分らしい。 文章に書くと昔からアルゴリズムで行われているこのようにも思えるが、きっと、もっと高度なことが行われていると、一旦仮定する。 いずれにせよ一番重要なのが「ゲームとして楽しいバランス」。これを決めるのは、ゲームクリエイターの味付けでありセンスであるというところ。 昔、天才ゲームクリエイターと呼ばれる人と一緒に仕事をしていたので聞かされた話があって、それは現在の業界的に正しいのかはわからないが、ゲームが完成する直前になってからがゲームクリエイターとしての勝負だということ。 決して単純なロジックやフローチャートでは語りきれない「天才だけがもっているセンス」をどうにかパ
In this post I’ll talk through the pieces of the tensorflow API most relevant to building recurrent neural networks. The tensorflow documentation is great for explaining how to build standard RNNs, but it falls a little flat for building highly customized RNNs. I’ll use the network described in Hierarchical Multiscale Recurrent Neural Networks by Chung et al. as an example of a fairly non-standard
海藻を食い荒らし、駆除の対象となっているムラサキウニに、本来は廃棄されるはずのキャベツや大根を食べさせたところ、甘みのある良質のウニに生まれ変わった――。神奈川県水産技術センター(三浦市)がそんな実験に成功した。 センターによると、ムラサキウニが増えて岩場の海藻を食い尽くすなどの被害が各地で問題となっている。ただ、ムラサキウニの殻を割っても食用となる「生殖巣」はほとんど入っていない。 センターは、三浦市の特産だが傷んで商品価値がなくなった野菜をウニのえさとして利用できないか、昨年から実験を開始。キャベツ、大根、ブロッコリーはよく食べ、特にキャベツは1個まるごとを80匹のウニが3日間で完食する食べっぷりだった。 ウニの身は成熟すると、全体重の20%ほどの重さになるが、実験前は2~3%だった身が、最大で17%に育った。うまみ成分も市販のウニと同等との分析結果が出たという。 今年からは地元の県立
Seeing AI is a free app that narrates the world around you. Designed with and for the blind and low vision community, this ongoing research project harnesses the power of AI to open up the visual world. Seeing AI assists with daily tasks from reading, to describing photos, to identifying products, and more. The app continues to evolve as we hear from the community and AI research advances.
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