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algorithmに関するzetta1985のブックマーク (9)

  • ゲームをプレイするアルゴリズムを選択するためのアルゴリズム | POSTD

    この記事は当初、私たちの論文を紹介する簡単な投稿のつもりだったのですが、最終的に膨れ上がってしまいました。結果として、十分な内容が詰まったものになったと思います。 ビデオゲームは、人工知能アルゴリズムをテストする最良の方法ではないでしょうか。 少なくとも私は以前に、このことについて(ある程度の分量で)持論を展開しました。 ビデオゲームでは可能で、例えばロボットにおける問題などでは不可能なものの1つとして、同じアルゴリズムをたくさんのゲームで素早く簡単にテストできるということが挙げられます。ちなみにそのことは、 他のゲームベースのAIテストベッドに対して一定の優位性 を持つ The General Video Game AI Competition (GVG-AI)の指針となる原則の1つでもあります。 GVG-AIフレームワークに実装された数種類のゲーム。 現時点では、実質的にすべての種類の

    ゲームをプレイするアルゴリズムを選択するためのアルゴリズム | POSTD
  • A Wait-Free Stack

    In this paper, we describe a novel algorithm to create a con- current wait-free stack. To the best of our knowledge, this is the first wait-free algorithm for a general purpose stack. In the past, researchers have proposed restricted wait-free implementations of stacks, lock-free implementations, and efficient universal constructions that can support wait-free stacks. The crux of our wait-free imp

  • awesome-algorithms/README.md at master · shinnya/awesome-algorithms

    Websites you should use to learn classic algorithms Wikipedia - Algorithms - Of course!! Wikipedia - Data Structures - and why not ?!! Geeks for Geeks - Lots and lots of well explained and implemented algorithms. Data Structure Visualizations - Visualize the behavior of Data Structures and play with its operations. Algorithms Visualization - A dense article on Algorithms Visualization. A Visual Gu

    awesome-algorithms/README.md at master · shinnya/awesome-algorithms
  • 「巡回セールスマン問題」を解くアルゴリズムを可視化したムービー

    by Gaël Sacré いくつもの都市を移動するセールスマンが、すべての都市を最も効率よく(最小の移動コストで)移動できる方法を求める問題を「巡回セールスマン問題」といいますが、その解き方をビジュアル化したムービーがYouTubeで公開されています。 Traveling Salesman Problem Visualization - YouTube たとえば8つの都市があるとき、これを結ぶルートは5040通りが考えられます。 解法の一つが「欲張り法(Greedy Algorithm)」という、1つの都市から常に最寄りの都市へ移動しようと考える方法。 「最適」ではないものの、最適に近い答えを導き出してくれます。 ここで、組み合わせて使うのが「2-opt法」という方法。かなり単純なアルゴリズムで、2辺を繋ぎ直していきます。このとき、ルートに重なりがあると解消して新しいルートを作ります。

    「巡回セールスマン問題」を解くアルゴリズムを可視化したムービー
  • 正規表現:悪い表現、いい表現、最良の表現 | POSTD

    わずかな文字がいかにしてパフォーマンスに大きな違いを生めるかというお話 正規表現は、私たち開発者がことあるごとに駆使する呪文のようなものですが、私たちはそれをどんな時も巧みに使いこなしていると言えるでしょうか。正規表現は繊細で精密な言語です。入念な慎重さで記述してやれば、ボウリングで一瞬にして完璧なストライクを取るような強力なテキストとなり得ます。 しかし、正規表現が精密さに欠ける状態で投げ出されると、さながら酔っ払いがよろよろとつまずきながらテキストの上を歩くがごとく、そのボールはぎこちなくボウリングのレーンを転がり、ピンを1つか2つ倒すだけで終わってしまうのです。 これら2つの正規表現の違いは何なのか。何がいい表現と悪い表現を分けるのか。正規表現に素晴らしい力を与えるメカニズムを、この投稿で明かしてみようと思います。効果的な表現とそうでない表現との大きな違いをきっと分かってもらえるはず

    正規表現:悪い表現、いい表現、最良の表現 | POSTD
  • JVMの末尾再帰の除去に関して - LLVMとコンパイラとVM

    > 例に出ているfactがすべて末尾再帰でない気ががが。 ありがとうございます。そのとおりですね、末尾再帰の除去っていう日語が誤解を招くのかも。。 Cコンパイラの末尾再帰の除去(Tail Recursion Elimination)は、 厳密な末尾再帰を対象にしてループに変換するのではなく、 再帰呼出をループに変換しようといろいろがんばるっぽいです。 JVMで同等のことをやろうとすると障害が多いのですが、 JVMで末尾再帰だけ対象にした場合も考えてみようと思います。

  • 常識を覆すソートアルゴリズム!その名も"sleep sort"! - Islands in the byte stream (legacy)

    TwitterのTLで知ったのだが、少し前に海外掲示板で"sleep sort"というソートアルゴリズムが発明され、公開されたようだ。このアルゴリズムが面白かったので紹介してみる。 Genius sorting algorithm: Sleep sort 1 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:22 諸君!オレは天才かもしれない。このソートアルゴリズムをみてくれ。こいつをどう思う? #!/bin/bash function f() { sleep "$1" echo "$1" } while [ -n "$1" ] do f "$1" & shift done wait example usage: ./sleepsort.bash 5 3 6 3 6 3 1 4 7 2 Name: Anonymous : 2011-01-20 12:27 >>1 なん…だと

    常識を覆すソートアルゴリズム!その名も"sleep sort"! - Islands in the byte stream (legacy)
  • 統計的機械学習入門

    統計的機械学習入門(under construction) 機械学習歴史ppt pdf 歴史以前 人工知能の時代 実用化の時代 導入ppt pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise データの性質 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 確率分布 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 パーセプトロン カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 クラスタリングppt pdf 距離の定義 階層型クラスタリング K-means モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアル

  • GeoHashのdecodeのアルゴリズムの解説します & ScalaのGeoHashライブラリを作ってみました(仮) - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記

    GeoHash(http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash)は、緯度経度を文字列のハッシュで表現する仕様です。 GeoHashにより表現された緯度経度の情報は、一つの文字列で緯度と経度という2次元の情報に加えて精度も表すことができるという特徴を持っています。 例えば、どうでしょうバカの聖地である北海道札幌市の平岸高台公園は、北緯43.025東経141.377ですが、これをGeoHashで表現すると、"xpssc0"となります。 この"xpssc0"というGeoHash表現は、「北緯43.0224609375から43.0279541015625の間で、東経141.3720703125から141.383056640625の矩形範囲」であり、座標はこの矩形範囲の中心点になります。 @masuidrive blogさんの緯度経度を文字列で表すGeoHash - @ma

    GeoHashのdecodeのアルゴリズムの解説します & ScalaのGeoHashライブラリを作ってみました(仮) - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
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