グラフ最適化をマスターしよう！ - Qiita
はじめに グラフ最適化（Graph Optimization）は、パラメータをグラフ構造で表現し、最適化問題を解決する手法です。特にロボティクスなどの領域で広く活用されています。 以下に、グラフ最適化の応用例をいくつか挙げます。 Visual SLAMやSFMのバンドル調整（Bundle Adjustment）問題 Graph SLAMのループクロージング問題 経路計画問題(TEB, ebandなど) 実際のアプリケーションでは、ceresやgtsam、g2oなどのグラフ最適化ライブラリを利用することで、グラフ最適化問題を解決することができます。しかし、グラフ最適化の内部原理を理解していないと、性能の向上や課題の解決が困難になることが多いです。 筆者自身は、グラフ最適化の理解を深めるため、独自のグラフ最適化ライブラリをPythonで実装したことがあります。g2oなどの大規模なOSSと比較し
Haskellでグラフアルゴリズムを攻略する(WIP)
はじめに Haskellでは、ListやTreeがよく取り上げられる一方で、グラフの話題はあまり出てこないことがあります。これは、ListやTreeには適切な始代数があり、それに応じたコンストラクタ（パターンマッチング）がうまく機能するためです。しかし、グラフ構造でも実はmatch関数を使ったパターンマッチングで、驚くほど簡潔に各種のアルゴリズムを実装できます。 グラフの基本構造 まず、グラフの基本構造を以下に示します。 import Data.List import Data.IntMap.Strict (IntMap) import qualified Data.IntMap.Strict as IM type Gr a b = IntMap (a, IntMap b) type Node = Int type LNode a = (Node, a) type Edge = (Node
グラフを生成可能なマークダウン構文「Mermaid」がNotionで利用出来るようになりました #notion | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発チームのしんやです。 Notionの直近リリースノートに「Mermaidっていうマークダウン構文がNotionで使えるようになったよ！」という情報が載っていたので、試してみた内容を軽くではありますが紹介したいと思います。 目次 Mermaidとは 実践 #1. フローチャート #2. シーケンス図 #3. クラス図 #4. 状態遷移図 #5. ER図 #6. ジャーニーマップ #7. ガントチャート #8. パイチャート #9. 要件図 まとめ Mermaidとは Mermaidとは、フローチャート、シーケンス図、クラス図、ガントチャート、およびgitグラフを生成するためのマークダウン構文です。 コードから良い感じのグラフを生成できるイメージについては下記動画を参照頂くと良さそうです。 実践 では早速実践してみたいと思いま
グラフってこんなにすごい！深層学習との融合をレビュー
3つの要点 ✔️ GNNの表現力の強さから、急速にアプリケーションが進んでいる。 ✔️ GNNの柔軟かつ複雑な構造への、従来深層学習手法の展開についてのレビュー ✔️ 一方で、深層学習に共通、グラフに固有の課題も継続中 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications written by Jie Zhou, Ganqu Cui, Shengding Hu, Zhengyan Zhang, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun (Submitted on 20 Dec 2018 (v1), last revised 9 Apr 2021 (this version, v5)) Comments: Published on AI O
最適輸送の解き方
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
数学を勉強する時におすすめのツール｜hanaori
少し前に高校数学をやり直したのですが、徐々に勉強スタイルが整ってきたので使って便利だったツールをまとめておこうと思います。 今から勉強はじめようと思ってる方や、もうすでにはじめられてる方の参考になればうれしいです。 GeoGebra Graphing Calculator 数式を入力するとグラフを描いてくれます。 Webブラウザやスマホ・iPadのアプリでも使用でき、ぱっとグラフの形を確認したいときにとっても便利です。 Webブラウザや iPad などでも使用できます。 Wolfram Alpha図を描いてくれるところは GeoGebra に似ていますが、こちらは入力された数式などに対して構造化されたデータを用いて適切な結果を返してくれる検索エンジンのようです。 いろんなWebページをインデックスして検索結果を返す Google などとはまた違っておもしろいですね。 GeoGebra は非
動的計画法を実現する代数〜トロピカル演算でグラフの最短経路を計算する〜 - Qiita
トロピカル半環と呼ばれる代数構造上のトロピカル行列を利用すると動的計画法を使ってグラフの最短経路の距離を計算するという問題が単純な行列積で解けてしまうらしい。そんな噂12を聞きつけて我々はその謎を解き明かすべく南国（トロピカル）の奥地へと向かった。 トロピカルな世界に行くためにはまずは代数を知る必要がある。要するに群・環・体の話だ。しかしこの記事の目的は代数学入門ではないので詳しい話は他の記事3に譲るとし、さっそく半環という概念を導入する。それは 半環は以下の性質を満たす二つの二項演算、即ち加法（和）"$+$" と乗法（積）"$\cdot$" とを備えた集合$R$を言う $(R, +)$ は単位元 $0$ を持つ可換モノイドを成す: $(a + b) + c = a + (b + c)$ $0 + a = a + 0 = a$ $a + b = b + a$ $(R, \cdot)$ は単
グラフ作成のためのチートシートとPythonによる各種グラフの実装 - Qiita
本記事ではデータの性質毎にグラフおよびそれが伝える内容を整理し，Pythonによるそれらの実装を示す． ここでは From Data to Viz に従って整理する． ただし，一部のグラフ2とMapsとNetworkは扱わない． また，各グラフが得意とする表現は5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Codeで用いられている以下の図に従い，比較，分布，構成，関係，の4種類で分類する． 他の分類基準に興味がある方は他に記事があるのでそちらを参照されたい3． 本章の残りの部分ではグラフ作成時の注意点や実装方針を述べ，実行環境を明記する． 第2章ではデータの性質・目的毎にグラフを整理し，第3章でそれらの実装を示す． 最後に，第4章で参考資料を記す． 方針 グラフ作成時の注意点 ある変数についてプロットする際，凡例が複数になる場合は各
巧妙すぎる！2年縛りがないという新プラン - ケロロ好きなエンジニアのブログ
2年縛りはあかん！なんとかせーってことで 更新月を2ヶ月間にするとか、2年縛りのないプランにするとかって キャリアが違っても同じサービスなのはなんでなんでしょうね。しかも同じ費用。 そのクソな内容を見てみましょう。 www.softbank.jp news.kddi.com ドコモの2年縛りの発表はまだみたいですが、同様な内容になるみたいです。 で、＋300円です。 例えば1700円のプランに対して2000円だそうです。 てっきり2年縛りが無いのかと思ったんですが、どうやらそうじゃなくて、2年縛りはあるけどその後は縛りなしよってことらしいです。 これで2年縛り撤廃っていうのかなぁ？？？？ 具体的には 最初の契約で＋300円の2000円のに入っても2年間は縛りがあり、解約では違約金が発生します。ただ3年目からはようやく違約金がかからないってことですよね。 最初に1700円の2年プランに入って
大規模グラフアルゴリズムの最先端
2. 挨拶 • 自己紹介 – 秋葉拓哉 / @iwiwi – 東京大学 コンピュータ科学専攻 M1 – アルゴリズム系の研究室 – プログラミングコンテストが好き – 2009 年にインターンさせてもらって以来アルバイト アリ本 （グラフの話もあるよ） 1 3. いろんなグラフ 道路・交通ネットワーク • 頂点：交差点，駅など • 辺：道，路線など やりたいことの例 • 案内，交通管制 • 輸送や災害のための解析 • 地理情報と絡めたサービス • … 2 4. いろんなグラフ ソーシャルネットワーク • 頂点：人 • 辺：人間関係 やりたいことの例 • 「知り合いかも？」とか • 重要度・影響度の解析 • コミュニティ解析 • 情報の伝播力の解析 • … (MentionMap で作成) 映画 3
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
