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ノーベル賞
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ソフトウェア等のご利用にあたって このソフトウェア等は伊庭研究室が作成し、無償で配布しているものです。出版社が提供するサービスではありません。 このソフトウェア等の著作権は、伊庭研究室が保持しています。ダウンロードしたソフトウェア等を再配布することはできません。 このソフトウェア等に起因するいかなる損害に対しても、伊庭研究室は何ら責任を負いません。 伊庭研究室は予告なくソフトウェア等の内容を更新したり、提供を中止することがあります。 配布ソフトウェア LGPC for Time series prediction:GPを用いた株価や金融データの予測を実験できます。 多目的最適化シミュレータ:多 目的最適化問題に対してパレート最適化を実験できます。 ポートフォリオ最適化シミュレータ: ナスダックのデータをもとにしてポートフォリオ構築を実験できます。 STROGANOFFシミュレータ(Patt
System Engineering � � � � � � � � � � � � ) 0 ( ) ( > = − x e x f x λ λ • / • / � � � θ θ − = = e k k N P k ! ) ( ) , 2 , 1 , 0 ( K = k ⎩ ⎨ ⎧ θ θ : : ( ) …… FULL!! � � � � s � s � s � 0 � � � � � � ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟ ⎠ ⎞ − ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ −k n k k n C 6 1 1 6 1 k n k k n q p C − ) 1 ( 1 1 , = + ∆ − = − = ∆ = ∆ ∆ = q p t p q t p q p t t n t λ λ λ t ∞ → ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟ ⎠ ⎞ − ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ − ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ − − × × ⎟
ベイジアンになろう 電子情報工学科 伊庭 斉志 確率の復習 条件付き確率 Aが起こったという条件でBが起きるという 事象を であらわす その確率 を条件AのもとでのBの 起きる条件付き確率といい、 で定義する A B | ) | ( A B P ) ( ) ( ) | ( A P B A P A B P ∩ = 確率の復習 周辺確率 Aが起こったとときに同時にB1,B2,…Bmの いずれかが起きるとする。ただし B1,B2,…Bm は同時には起こらない。 このとき、Aがおこる確率は以下のように表 わされる。 ∑ ∑ = = = = m i i i m i i B P B A P B A P A P 1 1 ) ( ) | ( ) , ( ) ( 確率の復習 乗法定理 から が得られる ) ( ) ( ) | ( A P B A P A B P ∩ = ) ( ) ( ) | ( B P B
www.iba.t.u-tokyo.ac.jp/~iba
HMM:隠れマルコフモデル 電子情報工学科 伊庭 斉志 一次マルコフ連鎖 状態集合 S={1,2,…n} 遷移確率(k→l) akl 隠れマルコフモデル(Hidden MM:HMM) 出力記号集合Σ 出力確率(状態から出力記号への写像) ek(b) : S → Σ マルコフモデルと 隠れマルコフモデル HMM≒有限オートマトン+確率 定義 出力記号集合Σ 状態集合 S={1,2,…n} 遷移確率(k→l) akl 出力確率 ek(b) 開始状態 終了状態 0.4 0.6 0.3 0.7 0.5 0.5 1 2 3 A: 0.2 B: 0.8 A: 0.7 B: 0.3 A: 0.1 B: 0.9 隠れマルコフモデル(HMM) Rain Dry 0.7 0.3 0.2 0.8 • 2つの状態: ‘Rain’ と ‘Dry’. • 推移確率:
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I am Danushka Bollegala, an assistant professor at the Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, Japan. I am a member of Iba lab. I obtained my PhD in information science from The University of Tokyo. My advisor was professor Mitsuru Ishizuka. See my short vita. My research interests are Artificial Intelligence, Computational Linguistic and Web Mining. I have
GPのイメージ 遺伝的プログラミング(GP)は、遺伝的アルゴリズム(GA)の遺伝子型を構造的な表現が扱えるように拡張し、プログラム生成や学習、推論、概念形成などに応用することを目指しています。GPの考え方をAIに適用し、学習、推論、問題解決を実現する試みを進化論的学習と呼びます。右図にGPのイメージを示します。 GPの基本 GPでは、グラフ構造(特に木構造)を扱えるようにGAの手法を拡張します。一般的に木構造はLISPのS式 で記述できるので、GPでは遺伝子型としてLISPのプログラムを扱うことが多いです。さらに木構造に対する GPオペレータとして次のようなものを用意します。 突然変異 … 部分木の変更 逆位 … 兄弟木の並び替え 交叉 … 部分木の取り替え 後はGAと同様に、選択淘汰、生殖を繰り返します。そうすれば、図のオペレータにより少しずつプログラムの構造が変化し、より適した(賢い)
「複雑系のシミュレーション -Swarmによるマルチエージェント・システム-」, 伊庭斉志著, (コロナ社) で解説されているソフトウェアのページです。 ソフトウェア等のご利用にあたって このソフトウェア等は伊庭研究室が作成し、無償で配布しているものです。出版社が提供するサービスではありません。 このソフトウェア等の著作権は、伊庭研究室が保持しています。ダウンロードしたソフトウェア等を再配布することはできません。 このソフトウェア等に起因するいかなる損害に対しても、伊庭研究室は何ら責任を負いません。 伊庭研究室は予告なくソフトウェア等の内容を更新したり、提供を中止することがあります。 ご利用の前に Java SDKの対応バージョン 本書は、Sun Microsystems Java 2 Platform, Standard Edition, v 1.4.2 (J2SE) (Windows
Download 本研究室で開発したプログラムを試験的に公開しています。ここから、以下で使い方を説明するソフトをダウンロードできます。 伊庭著書のサポート&ソフトウェアはこちら ソフトウェア等のご利用にあたって このソフトウェア等は伊庭研究室が作成し、無償で配布しているものです。出版社が提供するサービスではありません。 このソフトウェア等の著作権は、伊庭研究室が保持しています。ダウンロードしたソフトウェア等を再配布することはできません。 このソフトウェア等に起因するいかなる損害に対しても、伊庭研究室は何ら責任を負いません。 伊庭研究室は予告なくソフトウェア等の内容を更新したり、提供を中止することがあります。 配布ソフトウェア ACO (Ant Colony Optimization, 蟻コロニー最適化)
2023.12.22-23 進化計算シンポジウム2023(@小田原)の進化計算コンペティションにおいて、劉臻君が2部門で入選しました。 単目的部門で「産業応用特別賞」および多目的部門で「準トップ賞」を受賞。 2023.12.22-23 進化計算シンポジウム2023(@小田原)で、6名(ティアンルンロード・ヨッサトン君、水上瑠夏君、劉臻君、永田大貴君、黒川拓暉君、原田和亮君 )が発表しました。 2023.10.1-4 国際会議SMC023(The 2023 IEEE Conference on Systems, Man, and Cybernetics@Hawaii,Honolulu)で、小林 遥香さん(修士1年)が発表しました。 2023.10 「ゲームAIと深層学習, 伊庭斉志(オーム社)」の中国語版「AI游戏开发和深度学习进阶(機械工業出版社)」が出版されました 2023.7.12 伊
Particle Swarm Optimization(PSO)とは このシミュレータはParticle Swarm Optimizationとはどのようなものかを知ろうというソフトです.その概観は以下のとおりです.PSOは1995年にJames Kennedyという人によって提案されたアルゴリズムです.ここでのPSOは3次元空間を数多くの個体が動き回り,それぞれの関数の一番低いところを探すように作られています.それぞれの個体は位置ベクトル,速度ベクトルと,その個体が最良の適合度を獲得した場所だけを記憶しています.そして個体全体の中における最良の適合値の場所の情報もぞれぞれの個体が共有することが出来ます. すべての個体が世代を経ることにより獲得された最も優れた位置とそれぞれの個体が世代を経ることにより獲得された最も優れた位置の方向へそれぞれの個体が引っ張られると言うと分かりやすいでしょうか
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