動的計画法(DP)の基礎知識から例題、考え方、解説コードまで記載した個人的メモ
DQN(Deep Q Network)以前からRainbow、またApe-Xまでのゲームタスクを扱った深層強化学習アルゴリズムの概観。 ※ 分かりにくい箇所や、不正確な記載があればコメントいただけると嬉しいです。 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
2 Sep 2014(Warning: these notes are rough – the main page is here and these are some notes I wrote for a few colleagues and then I kept adding to it until it became a longer page) Several people have asked me how I make the diagrams on my tutorials. I need to learn the algorithm and data structures I want to demonstrate. Sometimes I already know them. Sometimes I know nothing about them. It varies
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
以前、「簡潔データ構造 LOUDS の解説」というシリーズの記事を書いたことがあります。 LOUDS というのは木構造やtrieを簡潔に表すことができるデータ構造なのですが、この中で「簡潔ビットベクトル」というものについてはブラックボックスとして扱っていました。 また、中学生にもわかるウェーブレット行列を書いたときも、その中で出てきた「完備辞書」の実装には触れませんでした。 この「簡潔ビットベクトル」「完備辞書」は、同じものを指しています*1。 今回は、このデータ構造*2について書いてみます。 完備辞書でできること ビット列に対する定数時間の rank と selectです*3。 rank()は、「ビット列の先頭から位置 k までに、1 のビットがいくつあるか」*4。 select()は、「ビット列の先頭から見て、n 個目の 1 のビットの次の位置はどこか」*5。 それぞれ例を挙げます。
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 この記事は機械翻訳されたものです。 テストの実行 蟻コロニー最適化 (機械翻訳) James McCaffrey コード サンプルをダウンロードします。 今月のコラムでは巡回セールスマン問題 (TSP) を解決するために蟻コロニー最適化 (ACO) アルゴリズムを実装する c# コードを紹介します。 ACO アルゴリズムはアリのフェロモン レイアウト動作に基づいて、人工知能技術です。 グラフを最適パスを求める極めて複雑な問題の解決策を見つけるために使用できます。 どこに向かっているを参照する最良の方法でスクリーン ショットを見ている図 1。 この例では、デモ、TSP のインスタンスをそれぞれ 60 の都市の
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
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