「物理法則を自力で発見」した人工知能 | WIRED VISION
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」：北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
間違いだらけの遺伝的アルゴリズム
うん、ごめん。タイトルは釣り。っていうか今から書くことも間違ってるかもしれない。 識者のフォローを待ちたい。 http://b.hatena.ne.jp/entry/http://wiredvision.jp/news/200904/2009041523.html これの話なんだけど 「遺伝的アルゴリズム」って出たときに、もうこれは人工知能ではないと一応考えていい。それはソートプログラムが人工知能ではないのと同じみたいな。 「f(x,y)を最大にする整数x,yを求めよ」 これを遺伝アルゴリズムでやるとこうなる。 ランダムで(x,y)の組をいくつか作る。これが個体。xyは遺伝子になるすべての個体に対してf(x,y)を計算する。このときf(x,y)は評価関数という。評価の低い個体の何割かは子孫を残さず死ぬ。のこりの個体は以下の方法で子孫を作れる。 コピーを残す。自分のもってるx,yを交換した子
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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