Pygameで書かれたスーパーマリオ似のゲーム「Pixelman」 - モジログ
Pixelman 3 - Final by pymike http://www.ludumdare.com/compo/2008/04/20/pixelman-3-final/ 「Pixelman」は、Pythonのゲームライブラリ「Pygame」で書かれたゲーム。 スーパーマリオに似ていて、いたってシンプルな作りだが、わりと楽しめる。 Windowsであれば、上のURLの「Windows: Download (3 MB)」のリンクからzipをダウンロード・解凍するだけで、すぐに遊べる（インストール不要）。その中にある「Pixelman 3.exe」をダブルクリックすれば、以下のタイトル画面が出てくる。 ここでリターンを押すと、「Prologue」というテキストが出てくるので、そこでもリターンを押すと、ゲームスタート。 スーパーマリオなどと同じ要領で、左右の矢印キーで前後に移動し、上の矢印
多層パーセプトロンによる関数近似 - 人工知能に関する断創録
パターン認識と機械学習（PRML）まとめ（2010/8/29）の続きです。以下、つづくかも？になってましたが、2014年はDeep Learningを勉強しよう（2014/1/4）と思っているので、関連するニューラルネットワーク関係の実験結果をもう少し追記します。 今回は、PRMLの5章ニューラルネットワークの中から図5.3にある多層パーセプトロンによる関数近似をPythonで実装してみました。 上の図にあるようにxを入れたときにsin(x)の近似値を出力するようなニューラルネットワークを学習します。もっと詳しく言うと (x, sin(x)) のたくさんの組（訓練データ）を教師データとして用いて、xを入れたときにsin(x)の近似値を出力するようにニューラルネットワークの重みを更新します。 多層パーセプトロン（Multilayer perceptron） p.228にあるようにバイアスパラ
ロジスティック回帰で分類を試す - Negative/Positive Thinking
はじめに そういえばliblinearよく使うのにロジスティック回帰自分で書いた事ないなぁと思ったので、ちょっと書いてみた。 詳しい解説記事 とてもいい感じの連載がされている。 http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning L1/L2正則化については以下も参照。 http://www.slideshare.net/guo_dong/logistic-regressionpptx 使用したデータ LIBSVMのページにあるUCIデータセットのa9aを用いた http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/ 学習データ : a9a テストデータ : a9a.t コード 結果でてるのでたぶん合ってる。 #include <iostream> #include <fstream> #inc
今年のSIGKDDベストペーパーを実装・公開してみました - Preferred Networks Research & Development
毎日暑いですね。比戸です。 ちょうど今週シカゴで開かれていたSIGKDD2013でBest research paperに選ばれたEdo Liberty氏 (Yahoo! Haifa Labs)の”Simple and Deterministic Matrix Sketching”のアルゴリズムを実装して公開してみました。 元論文PDFは著者サイトから、私が書いたPythonコードはGithubからそれぞれ入手できます。 SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)はACM主催で行われる、知識発見＆データマイニングにおけるトップ会議です。最近は機械学習との境目が曖昧になってきましたが、査読時には理論的な新しさだけでなく、実データ（特に大規模データ）を使った実験での評価が必要とされるのが特徴です。
Python版のSCWを作った(ついでに疎な素性を取るようにした) - EchizenBlog-Zwei
Pythonに慣れるためにSCWを書いた。前にPerlで書いたのは密な素性を前提にしていた。これだと不便なので今回は疎な素性を取るように変更した。 https://github.com/echizentm/ConfidenceWeighted 以下、サンプルの動作例。 $$ python sample.py < colors.json update:[1, {"B": 0, "R": 255, "G": 0}] update:[-1, {"B": 0, "R": 0, "G": 255}] update:[-1, {"B": 255, "R": 0, "G": 0}] update:[-1, {"B": 255, "R": 0, "G": 255}] update:[1, {"B": 255, "R": 255, "G": 0}] update:[1, {"B": 0, "R": 255,
何かと話題の隠れマルコフモデルを実装した - EchizenBlog-Zwei
"ビジネスでもほとんど使われていない最新の統計モデル"とかいう謎なレッテルをはられてしまったことで話題の隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model)を実装した。 NLPでのHMMは教師ありデータに対して使う場合が多いが、完全に品詞がわかっている場合はCRFとか使ったほうが良い。なので隠れ状態が本当に隠れている場合のHMMはあまりNLPで使う機会がない。 というわけで隠れ状態をEMで推測する本当のHMMを実装した。HMMの実装で力尽きたのでスケーリングとかViterbiとかはサボっていてまだやっていない(ので長い系列を入れると確率がやばい感じになるし、系列の推定部分は適当)。 https://github.com/echizentm/HiddenMarkovModel $$ cat sample.txt She is Kazumi . She is Alice . : n v
非線形分類器のミニバッチ分散オンライン学習器を実装してみた - ny23の日記
ソフトウェアをいろいろ更新した - ny23の日記 で紹介した， Minibatch and Parallelization for Online Large Margin Structured Learning, NAACL 2013 がようやく学会で発表されたようなので，非線形学習版の実装を置いておく．RBF カーネルを用いたオンライン学習器をミニバッチ＋並列化したもの．実装したのはもう二ヶ月ぐらい前（論文の pdf を著者が公開した直後）なのだけど，流石に学会発表前に実装を出すのは気が引けたので公開を先延ばしにしていた． // mpa1.cc ; GNU GPL version 2 copyright@id:ny23 #include <err.h> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <c
Home Page of Geoffrey Hinton
Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits Code provided by Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton Permission is granted for anyone to copy, use, modify, or distribute this program and accompanying programs and documents for any purpose, provided this copyright notice is retained and prominently displayed, along with a note saying that the original programs are available from our w
Welcome — Pylearn2 dev documentation
Warning This project does not have any current developer. We will continue to review pull requests and merge them when appropriate, but do not expect new development unless someone decides to work on it. There are other machine learning frameworks built on top of Theano that could interest you, such as: Blocks, Keras and Lasagne. Don’t expect a clean road without bumps! If you find a bug please wr
KWICを試す - Negative/Positive Thinking
はじめに 形態素解析辞書の登録単語の単位や品詞/活用などを考える時は、対象コーパスでその単語がどのような文脈で用いられているか調べたいことが多い。 単純にgrepコマンドやエディタの検索とかで調べればよいけど、検索速度や見やすさの問題があったりする。 KWICという用語索引の共通フォーマットがあり、見やすいのでこれを試しに作ってみる。 KWICとは KeyWord In Contextの略語 普通、辞書の後ろにある索引のような「単語」と「ページ番号」だけのでなく、「単語の前後の文章」を含むような索引のこと KWIC indexは、単語についてソート＆アラインメントされた索引リストのことを指す permuted indexとも呼ばれるらしい 1960年にLuhnによってconcordancerが作られたときにできた造語 アプローチ やりたいのは、任意のコーパスについて、 http://cha
トピックモデルメモ - Negative/Positive Thinking
はじめに トピックモデルについてメモ。 トピックモデルとは 文書は、何らかの話題について書かれていたりする 「ある文書内に一緒にでてくる単語は、意味的な関連性が強い」など考えられる トピックモデルは、文書から「何らかの話題(＝トピック)」を発見するための統計的なモデルのこと トピックモデルのいろいろ Unigram Mixtures ナイーブベイズでクラス数kと各パラメータをEMで繰り返し推定していく http://www.kamalnigam.com/papers/emcat-mlj99.pdf Probabilistic Latent Semantic Indexing(PLSI) 検索技術であった潜在意味解析(LSI,1990年)を確率的に解析、開発された生成モデル(1999年) 各単語ごとに別なトピックから生成されたと仮定する http://cs.brown.edu/~th/pap
SCWを試す - Negative/Positive Thinking
はじめに 分類器の決定版(？)的なSoft Confidence Weighted Learningを試してみた。 Soft Confidence Weighted Learningとは 2012年に提案された、各重みを正規分布と考え更新時にその分布が変わるようにしたConfidence Weighted(CW)関係のノイズに強くなった版 オンライン学習 http://icml.cc/2012/papers/86.pdf 詳しい解説記事 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20120625/1340616659 使用したデータ LIBSVMのページにあるUCIデータセットのa9aを用いた http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/ 学習データ : a9a テストデータ : a9a.t コード 毎
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ReFr: An Open-Source Reranker Framework
GitHub - rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox: Matlab/Octave toolbox for deep learning. Includes Deep Belief Nets, Stacked Autoencoders, Convolutional Neural Nets, Convolutional Autoencoders and vanilla Neural Nets. Each method has examples to get you started.