マルコフ連鎖を使って〇〇っぽい文章を自動生成してみた | パソコン工房 NEXMAG
今回はマルコフ連鎖を使って〇〇っぽい文章を自動生成します。最近はディープラーニングを用いた手法に注目が集まっていますが、マルコフ連鎖はデータ数が少なくても比較的いい感じに文章生成ができるそうなので、いろいろな種類の〇〇っぽい文章を生成し比べてみました。 マルコフ連鎖について マルコフ連鎖はTwitterの人気botであるしゅうまい君（https://twitter.com/shuumai）やからしちゃん（https://twitter.com/karashichan）にも使われている手法です。 このマルコフ連鎖について簡単に説明します。ウィキペディアの解説には以下のように説明されています。 “各時刻において起こる状態変化（遷移または推移）に関して、マルコフ連鎖は遷移確率が過去の状態によらず、現在の状態のみによる系列である。” 「マルコフ連鎖」（ 2018年6月10日 (日) 10:49 U
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
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