チューリングの停止性問題 | IIJ Engineers Blog
データアナリスト．I always try to observe the small facts upon which large inferences may depend． 本記事は別途PDFでもご用意しており、こちらよりダウンロードいただけます。 Disclaimer：このエッセイは独自解釈を多数含むが，著者は計算理論を専門に学んだことはないため，いくつかの点で不正確な可能性がある 0.イントロダクション この短いエッセイでは1936年のチューリングの記念碑的な論文である『計算可能数とその決定問題への応用(“On Computable Numbers, With an Application to the Entscheidungsproblem”)』[1] の中で初めて示された計算不能な機械の証明に関して，簡単な説明を行うことを目的とする(このエッセイでは，チューリングの論文だけで
EmbedRankで医療記事のタグを並び替えてみた - エムスリーテックブログ
＜エムスリー Advent Calendar 2020 まで残り1日となりました。Advent Calendar本編に先んじて新卒1〜2年目メンバーが執筆します。＞ エムスリーのエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの李です。インターン累計２ヶ月＋新卒入社８ヶ月にして初めての投稿になります。今回はキーフレーズ抽出アルゴリズムの１つであるEmbedRankを医療記事タグのスコアリングに使ってみた話を紹介したいと思います。 背景 エムスリーでは、ニュースや海外ジャーナルをはじめに、様々な自然言語ベースのコンテンツを取り扱っております。関連記事の表示などの応用先で素性として使われているのは、事前に用意した辞書から選ばれ記事に付与されたタグです。そのタグ付けの役目を担うのはGaussという基盤的なシステムです（Gaussについて紹介するブログはすでにあったのでここは詳細を割愛しますが、気に
典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ～ ナップサック DP 編 ～ - Qiita
はじめに --- DP は役に立つ はじめまして。NTTデータ数理システムでアルゴリズムを探求している大槻 (通称、けんちょん) です。 好きなアルゴリズムは最小カットやマッチングですが、会社ではなぜか「DP が好きな人」と呼ばれています。 巷ではよく「DP なんて実務では使わない」といった言説が定期的に流れますが、そんなことはないです。僕自身この 2 年間で DP が使える実務案件に 3 件くらい関わりました！ それはともかくとして、DP を学び立ての方がよく抱く悩みとして「バリエーションが多すぎて混乱するし、統一的なフレームワークがほしい」というのがあります。確かに DP のバリエーションは非常に多岐にわたるのですが、そのほとんどが以下の 3 つのフレームワークで説明できると思います: ナップサック DP 区間 DP bit DP 今回はこのうちのナップサック DP について、とにかく
動的計画法超入門！ Educational DP Contest の A ～ E 問題の解説と類題集 - Qiita
0. はじめに: 非常に素敵な DP の入門コンテンツ 待ちに待ったコンテストの到来です！！！！！ DP (動的計画法) はアルゴリズムの登竜門というべき難所ですが、いくつか問題を解いて行くとパターンのようなものが見えて来ます。まさに「習うより慣れろ」の世界で、たくさん問題を解いて行くうちに、DP な問題の解法を一言で言えるようになって来ます。 典型を学ぶ方法論として、その最も典型的なシンプルな形をした問題をそのまま吸収してしまうのは 1 つの有効な方法だと思います。それにふさわしいシンプルな問題たちを集めた DP コンテストが先日開かれました。DP 以外にもこういうのが欲しい気持ちになりますね。 Educational DP Contest / DP まとめコンテスト 全部で A 問題から Z 問題まで 26 問あります。今回はこれらの問題に対し 簡単なコメントや解説、その他の解説へのリ
約3年かけてプログラマ向けニュース推薦アプリを作り直した話 - Qiita
概要 『もっとより良いニュースアプリはできないだろうか』 そう考えてMenthasというニュースアプリを開発し、プログラマ向けニュースキュレーションサービスを作ってみた話 という記事をQiitaに書き、自分の予想を超えた反響を受けてから約3年になります。 しばらく開発の更新は留まってしまいましたが、ニュース推薦に関しての探求が終わったわけではなく、むしろ見えてきた課題のために数多くの論文を読んだりプロトタイピングを繰り返していました。 そしてつい先日、これまで解けなかった問題に対してようやく答えを自分なりに導き出すことができたため、骨格となるアルゴリズムの刷新に始まり、ついで開発もインフラからサーバサイド、フロントエンド・デザインと、全面的なリニューアルを行うことに成功しました。 新しいMenthasは以下のリンクから使用することができます。 https://menthas.com 今回は
金属ガラスの発見を「機械学習」で200倍高速化することに成功
機械学習の技術は人工知能(AI)開発や画像認識技術など、さまざまな分野に広く活用されています。そんな中、科学の世界で機械学習を利用して、これまでにない発見を目指す試みが行われており、アメリカの研究者は金属ガラスの合成パターンを従来の100倍以上の速さで見つけることに成功しています。 Accelerated discovery of metallic glasses through iteration of machine learning and high-throughput experiments | Science Advances http://advances.sciencemag.org/content/4/4/eaaq1566 Artificial intelligence accelerates discovery of metallic glass - Northwest
EMアルゴリズム徹底解説 - Qiita
本ブログは、混合ガウス分布を題材に、EMアルゴリズムという機械学習界隈では有名なアルゴリズムを丁寧に解説することを目的として書いています。 また、この記事は、「数学とコンピュータ Advent Calendar 2017」の24日目の記事です。 そして長いです。 1. はじめに 観測した確率変数 $X$ をよく表現する、モデル $p(x|\theta)$ のパラメータを求めることが確率分布の推定ではよく行われます。つまり最尤法ですね。より複雑な分布になるとその分布の構造に潜在変数(Latent Variable) $Z$ があると仮定してモデル化を行うと、シンプルな組み合わせで $X$ の分布を表現できることがあります。今回扱う混合ガウス分布もその一つです。 のちに説明しますが、データセットの種別を完全データ集合と不完全データ集合に分けた場合、不完全データ集合に属するようなデータセットはデ
木の同型性判定のお話 - kazu0x17’s diary
この記事は文字列アドベントカレンダー5日目の記事です． qiita.com はじめに 文字列Advent Calendarと言いつつ，木について書いていこうかなと思います． まあ，文字列ガチ勢から見れば，根付き木は実質文字列なので，このCalendarで書いてもみんな喜んでくれると信じています． あと，実際ここで紹介する手法でも木を文字列に変換してから色々やって，木の同型性を判定します． 紹介内容 今回紹介するのはタイトル等にもあるように，木の同型性判定問題を線形時間で解くアルゴリズムの紹介をします． 木のお話をする前にグラフの同型性判定問題について説明します．グラフの同型性判定問題とは，2つのグラフ$G$と$H$が与えられた時，$G$と$H$の頂点間に辺の有る無し関係を変えないような頂点の対応付けがありますか？というYes/No問題に答える問題です． 木の同型性判定問題とは，この入力グラ
コサイン類似度＆L^2ノルムの変動を用いた特徴語抽出 - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは Twitter就活コンサルタントと巷で噂のマスタケです 学生の頃みたいなクソみたいな記事は書いてはイケないと言うプレッシャーがあり、しばらくご無沙汰してましたが、書きます。(今回の記事がクソ記事ではないと言う意味ではありません。クソ記事です) §1. はじめに 今日のブログネタは次の２つの論文 [1]抽出型文書要約における分散表現の学習 —文書と要約の距離最小化— [2]Summarization Based on Embedding Distributions を読んで思いついた事の実験の報告と言った感じです。 これらの論文では、(word2vecなどの)単語の分散表現 を用いて次のように文章ベクトルを定義し*1： コサイン類似度を用いて２つの文章間の類似度を測り、それをベースに自動要約のアルゴリズムを提案しています*2: この文章ベクトルの良いところは、tf-idfベースの
『暗号技術入門』や『数学ガール』をどう書いたか、手書きメモを公開します（本を書く心がけ）｜結城浩 / Hiroshi Yuki
※ほぼ半分を無料公開しているノートです（結城メルマガVol.032より） 今回の「本を書く心がけ」は「手書きノートのスナップショット」をお送りします。 このコーナーは、結城が書籍を書くときにノートに手書きしていたメモをお見せするというものです。メモが何を意味しているか、書籍にはどう反映されたのかを合わせて解説します。執筆の舞台裏をちょっぴりお見せしているといえるかもしれません。 ●「自然な流れ」を作り出すまずは、『暗号技術入門』という書籍を書いていたときのメモです。執筆のためのメモはたくさん書いているのですが、そのうちのとある一ページです。 ◆『暗号技術入門――秘密の国のアリス』（手書きメモ） 上のメモは、日付によると2002年9月24日に書いたものですね。いまからざっと10年くらい前になります。このメモは、「どんな内容の本にしていこうかな」と考えているときに書いていたものです。 この時点
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