どうぶつしょうぎ名人 - まめめも
どうぶつしょうぎ AI を作りました。絶対に勝てません。無力感を味わってください。 ref: http://mame.github.io/dobutsu-shogi-master どうぶつしょうぎとは 3 マス x 4 マスの単純化された将棋です。ライオン（王相当）、ぞう（1 マスしか進めない角行）、キリン（1 マスしか進めない飛車）、ひよこ（歩相当、にわとりに成ったら金相当）の 4 種類の駒を動かして、相手のライオンを取るか、トライ（ライオンを一番奥の行まで運ぶ、ただし直後に取られる場合はだめ）に成功すれば勝ちです。詳しくは Wikipedia の記事を見てください。 どうぶつしょうぎは後手必勝であることが知られています（研究報告）。つまり、後手が正しくプレイする限り、先手は絶対に勝てません。どうぶつしょうぎ名人は常に正しくプレイするので、先手のあなたは絶対に勝てません。 なんで作ったの
Deep Learningによる一般物体検出アルゴリズムの紹介 - ABEJA Tech Blog
一般物体検出アルゴリズムの紹介 今回CNNを用いた一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を順を追って説明します。 コンピュータビジョンの分野において、一般物体検出とは下記の図のように、ある画像の中から定められた物体の位置とカテゴリー(クラス)を検出することを指します。 [6]より引用 Deep Learningアルゴリズムの発展によって、一般物体認識の精度は目まぐるしい勢いで進歩しております。 そこで今回はDeep Learning(CNN)を応用した、一般物体検出アルゴリズムの有名な論文を説明したいと思います。 R-CNN (Regions with CNN features) (CVPR 2014) [1] かの有名なCNNの論文[8]で、ILSVRC 2012の物体認識チャレンジで大差をつけて1位になりました。 このチャレンジでは1枚の画像が1000クラスのうちどれに属するかを推定する
ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう？ 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして本記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームのAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ
How does Shazam work | Coding Geek
Have you ever wondered how Shazam works? I asked myself this question a few years ago and I read a research article written by Avery Li-Chun Wang, the confounder of Shazam, to understand the magic behind Shazam. The quick answer is audio fingerprinting, which leads to another question: what is audio fingerprinting? When I was student, I never took a course in signal processing. To really understan
いまさらgrepが10倍高速化したのはなぜか – はむかず！
最近GNU grepコマンドの最新バージョンがリリースされ、速度が10倍になったとのアナウンスがあった。それを聞いて、なんであんな枯れた技術に10倍もの高速化の余地があったのだろうと不思議に思った人も多いだろう。 ニュース記事：grepコマンド最新版、”-i”で10倍の高速化 本家のリリースノート：grep – News: grep-2.17 released [stable] 今回のリリースでは正確には、マルチバイトロケールで、-iオプション（–ignore-case、つまり大文字小文字を区別しないオプション）をオンにした時の速度が10倍くらいになったそうだ。 なぜそんなに速くなったのか？逆を言えば今までなぜそんなに遅かったのか？ そもそも、多くの日本人にとって「大文字小文字の区別」というと英語のアルファベットか、せいぜいフランス語とかドイツ語とかのアクサン記号・ウムラウトがついたものく
GitHubユーザーのSSH鍵6万個を調べてみた - hnwの日記
（2015/1/30 追記）時期は不明ですが、現時点のgithub.comはEd25519鍵にも対応しています。 （2016/5/31 追記）「GitHubにバグ報告して賞金$500を頂いた話」で紹介した通り、既に弱い鍵はGitHubから削除され、新規登録もできなくなっています。 GitHub APIを利用して、GitHubの31661アカウントに登録されているSSH公開鍵64404個を取得してみました。抽出方法*1が適当すぎて偏りがあるような気もしますが、面白い結果が得られたと思うのでまとめてみます。 SSH鍵の種類 鍵の種類 個数 割合 RSA鍵 61749 (95.88%) DSA鍵 2647 (4.11%) ECDSA鍵 8 (0.01%) 約6万個の鍵のうち、8個だけECDSA（楕円DSA）鍵が見つかりました！常用しているのか試しに登録してみただけなのかはわかりませんが、何にせよ
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
Springy - A force directed graph layout algorithm in JavaScript.
Springy.js A force directed graph layout algorithm in JavaScript. What is Springy? Springy is a force directed graph layout algorithm. So what does this “force directed” stuff mean anyway? Excellent question! It means that springy uses some real world physics to try and figure out how to show a network graph in a way that looks good. Here's an example: Getting started Springy.js is designed to be
［CEDEC 2008＃08］生き物を相手にするようなゲームを作る〜遺伝的アルゴリズム
［CEDEC 2008＃08］生き物を相手にするようなゲームを作る〜遺伝的アルゴリズム ライター：米田 聡 進化を利用する遺伝的アルゴリズム セッションが始まる前に長い列ができた CEDEC 2008では，2日目から「AI Day」と題される，AIをテーマにした一連のセッションが設定されている。AIはゲームに欠かせない要素であるためか，いずれのセッションも大盛況だった。今回はそのAI Dayの中から「遺伝的アルゴリズム」に関するセッションを紹介しつつ，ゲームとAIの関係を見ていこう。 セッションを担当したのは，ムームー取締役社長の森川幸人氏で，読者の中には同氏の名前を知っている人も多いだろう。カリスマ番組とされる「ウゴウゴルーガ」に携わったCGクリエイターであり，オリジナリティあふれるゲームを作り続けているゲーム制作者でもあるからだ。 そんな森川氏のセッションということもあり，会場に入りき
Zinnia: 機械学習ベースのポータブルな手書き文字認識エンジン
Zinnia: 機械学習ベースのポータブルなオンライン手書き文字認識エンジン [日本語][英語] Zinniaは機械学習アルゴリズム SVM を用いたポータブルで汎用的な オンライン手書き文字認識エンジンです。Zinniaは組み込みの容易さと汎用性を高めるために、 文字のレンダリング機能は持っていません。Zinniaは文字のストローク情報を座標の連続として受け取り、 確からしい順にスコア付きでN文字の認識結果を返すだけに機能を限定しています。 また、認識エンジンは完全に機械学習ベースであるために、文字のみならずユーザの任意のマウス・ペンストロークに対して任意の文字列をマッピングするような認識エンジンを小コスト作成することができます。 主な特徴 機械学習アルゴリズムSVMによる高い認識精度 ポータブルでコンパクトな設計 -- POSIX/Windows (C++ STLのみに依存) リエント
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