ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix" - EchizenBlog-Zwei
久しぶりに論文を読んだ。 http://www.dcc.uchile.cl/~gnavarro/publ.html The Wavelet Matrix Claude & Navarro; SPIRE2012 "The Wavelet Matrix"はSPIRE2012のNavarro無双のうちの一本。タイトルからするとウェーブレット木の拡張のように思える。 機能としてはウェーブレット木と同一でデータ列に対するaccess,rank,selectを提供する。しかし実装は既存手法と比べて効率的でしかも簡単になっている。 これまでにウェーブレット木の実装としてはノードをポインタでつないだ普通の木として実装する方法(Standard Wavelet Tree. 論文のAlgorithm 1)と、木の階層ごとにノードをつなげた配列で表現する方法(Levelwise Wavelet Tree. 論文
中学生にもわかるウェーブレット行列 - アスペ日記
id:echizen_tm さんの記事「ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix"」から始まったウェーブレット行列ブームから半年以上が過ぎ、すでに枯れた技術として確立されつつある感があります。 …嘘です。 日本以外ではあんまり来ていません。 理由としては、やはりアルファベット圏では単語境界が明確であるため、こちらの記事で書かれているような「キーワード分割の難易度」といったことがあまり問題にならないということがあるかもしれません。 まあ、そういうわけで局所的に来ているウェーブレット行列ですが、日本語をはじめとする単語境界のない言語圏にとっては重要なネタであると思うため、解説記事を書き直して*1みようと思います。 ウェーブレット行列でできること 主となる操作は、文字列に対する 定数時間の rank() と select()*2 です。 rank() は、「文
完備辞書（簡潔ビットベクトル）の解説 - アスペ日記
以前、「簡潔データ構造 LOUDS の解説」というシリーズの記事を書いたことがあります。 LOUDS というのは木構造やtrieを簡潔に表すことができるデータ構造なのですが、この中で「簡潔ビットベクトル」というものについてはブラックボックスとして扱っていました。 また、中学生にもわかるウェーブレット行列を書いたときも、その中で出てきた「完備辞書」の実装には触れませんでした。 この「簡潔ビットベクトル」「完備辞書」は、同じものを指しています*1。 今回は、このデータ構造*2について書いてみます。 完備辞書でできること ビット列に対する定数時間の rank と selectです*3。 rank()は、「ビット列の先頭から位置 k までに、1 のビットがいくつあるか」*4。 select()は、「ビット列の先頭から見て、n 個目の 1 のビットの次の位置はどこか」*5。 それぞれ例を挙げます。
簡潔データ構造 LOUDS の解説（全12回、練習問題付き）
「日本語入力を支える技術」（通称「徳永本」）や「高速文字列解析の世界」（通称「岡野原本」）で紹介されている LOUDS というデータ構造を、12回に分けて解説しました。 友達に教える時に使ったもので、練習問題付きです。 実際に紙に書いてやってみるとわかりやすいと思います。 詳解 LOUDS (1) LOUDS とは 詳解 LOUDS (2) ビット列を作ってみる 詳解 LOUDS (3) 0番ノード 詳解 LOUDS (4) ビットの意味 詳解 LOUDS (5) 木構造の復元 詳解 LOUDS (6) インデックスでノードを表す 詳解 LOUDS (7) ノード番号からインデックスを得る 詳解 LOUDS (8) インデックスからノード番号を得る 詳解 LOUDS (9) 子ノードから親ノード 詳解 LOUDS (10) 親ノードから子ノード 詳解 LOUDS (11) 木の検索 詳解
vimテクニックバイブルを手に入れた!! - tumblr
どこの本屋に行っても全然見かけなかったvimテクニックバイブルをやっと手に入れました!!嬉しい!!vimテクニックバイブルに出会えてよかった!!というわけでその見所やおすすめポイントをレビューしちゃいます!!! 本屋のお姉さんに優しく包んでもらった状態の、この世の汚れを一切知らない純粋無垢なvimテクニックバイブル。その姿はこの腐敗した世界に産み落とされたゴッドチャイルド。 人見知りなvimテクニックバイブル。ちらりとこちらを覗く仕草がたまらなくかわいい。 純白の素肌をさらけ出すvimテクニックバイブル。早朝の清々しい太陽の光とあいまって光り輝くその姿には神々しさすら感じる。 闇夜に照らし出されるvimテクニックバイブル。先ほどの神々しさは夜魔の如き妖艶さへと変貌する。 ヴェールを脱ぎ捨て、産まれたままの姿をみせるvimテクニックバイブル。清楚さの中にある恥らいを知らぬ大胆さが顔を覗かせる
Deep Learningの技術と未来
PFIセミナー2013年6月6日分です。Deep Learningの技術的基礎からBengioの怪しげな妄想まで。Read less
深層学習 - 東工大学
Canon ２０１３年５月２８日 深層学習 東京工業大学 計算工学専攻 杉山 将 sugi@cs.titech.ac.jp http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/ 講義の流れ 古典的なニューラルネットの復習 ディープネットの成功例 ディープネットの学習アルゴリズム ディスカッション 2 1. 2. 3. 4. 多層ニューラルネットワーク 中間層の素子数を増やせば，任意の関数が 近似できるようになる 3 古典的な実装 素子にシグモイド関数を使う 4 誤差逆伝播法（勾配法） JLS = n X i=1 (f (x i ) − y i ) 2 研究の流れ ニューラルネットの誤差逆伝播学習は， 初期値をうまく選ばないと良い解が見つからない． また，入力に近い層の学習が遅い． 5 この問題を回避するために，サポートベクトル
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