自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992) 補足
Name Last modified Size Description Parent Directory 16-Apr-1994 19:46 - 1 12-Jul-1993 12:47 17k 2 12-Jul-1993 12:47 17k 3 12-Jul-1993 12:47 16k 4 12-Jul-1993 12:47 12k 5 12-Jul-1993 12:47 16k 6 12-Jul-1993 12:47 17k mokuji 12-Jul-1993 12:47 1k
Mark-Jason Dominus Copyright © 1998 The Perl Journal. Reprinted with permission. This isn't an article about how to use regexes; you've probably seen plenty of those already. It's about how you would write a regex package from scratch, in a language like C that doesn't already have regexes. I'll demonstrate a new module, Regex.pm, which implements regexes from nothing, in Perl. This will give you
これは論文のあらすじです. 全文を読みたい方は こちらをどうぞ. 本論文の目的 ペグソリティアは古典的なパズルである. ペグソリティアを一般化した問題に 解が存在するかどうかの判定はNP完全問題であり, これを判定するのは非常に 難しい. 本論文ではペグソリティアについての理論, 計算機による解の存在の 判定および解の手順を求める算法について研究する. 本論文の概要 第2章でペグソリティアというパズルを紹介する. 第3章では既存の研究, とく にBerlekamp, Conway, Guyによって提案されたパゴダ関数の理論やその周辺に ついて説明する. 第3章の結果の多くは 菅野による論文で得られたものであり, 線形計画問題が大きな柱となって いる. 第4章では第3章で述べられるジャンプ回数の推定について, より効率的 で精度のよい推定の方法を提案する. ま
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。
_ Suffix Array の実装をしてみる。(Suffix Array の説明が参考になる。)openとかcloseとかmmapとかこんな低レベルのものを使ったのは初めてなので、少し手間どる。なぜ既存のものを使わないのかと言えば、あとはこれを英辞郎ビューアに組み込もうと思ったから。(どうも今のバージョンは単なるインクリメンタルサーチのようである。)あとやってみたかったってのも。うまく出きた暁には沼田さんにフィードバックしよう。 ただ、かなり単純な実装なのでいろいろ性能上の問題も。(一応認識はしてますよということで書いておく。)まず、quick sortがあほ。左右から挟み込むように軸要素との大小を比べれば、swap回数が減る。そもそもquick sortより、先頭1-2文字のbin sortを使えばいいような。 もう一点は文字コードを利用したindexの削減。殆どが日本語なら、必要なデ
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文書比較（diff）アルゴリズム 前のドキュメント 次のドキュメント ＶｉＶｉの文書比較（diff）機能で使用しているアルゴリズムについて解説する。 これらのアルゴリズムは Myers 氏らの論文によるもので、氏は筆者のためにわざわざ論文をＷｅｂサイトで入手可能な形式にしてくださった。この場を借りてお礼申し上げる。 オリジナル論文は以下のＷｅｂサイトから入手可能である。 http://www.cs.arizona.edu/people/gene [1] E.W.Myers, "An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations", Algorithmica, 1 (1986), pp.251-266 [2] S. Wu, U. Manber, G. Myers and W. Miller, "An O(NP) Sequence Comparis
更新履歴 2004/01/07 O(N) 構築アルゴリズム三種追加（Ko &Alulu, Kim & al., Karkkainen & Sanders) Suffix Arrayは、最近注目を集めているデータ構造です。その理由として、 (1)大規模なデータに対して、高速に検索、情報抽出を行うことができる (2)BWTとしてデータ圧縮に用いることができる。 ことが挙げられます。(1)に関しては自然言語処理において、膨大な量のコーパスから情報（例えば、単語の出現回数など）を調べるときににSuffix Arrayを用いると非常に高速に求めることができます。 膨大な量のコーパスに基づいた自然言語処理が盛んになってきている今、Suffix Arrayが注目を集めています。 また、ゲノム情報を調べるバイオインフォマティクスにおいても、ここの配列と似ている部分（例えばCCAG）を調べるといった場合
libicpc チーム kkntkr / Unknown による、ACM-ICPC 向けのアルゴリズムの実装をまとめたページです。 基礎 テンプレート マクロ 計算 ビット演算 実数比較 幾何 基礎 データ構造 内積・外積 回転方向関数 射影 面積・体積 円と円の共通部分 多角形の面積 交差 円と円の交点 円と直線の交差判定 円と直線の交点 凸多角形と線分の包含判定 多角形と点の包含判定 直線と直線の交差判定 直線と直線の交点 直線と線分の交差判定 線分と点の交差判定 線分と線分の交差判定 距離 最遠点対 直線と点の距離 直線と直線の距離 直線と線分の距離 線分と点の距離 線分と線分の距離 多角形 凸包 凸多角形のクリッピング その他 アレンジメント ダイス 三次元幾何 直線と直線の距離 グラフ 基礎 データ構造 最短路 Bellman-Ford Dijkstra Warshall-Flo
ワンのタイルに関する決定問題についての説明 (説明不足)。 ワンのタイルというのは4辺それぞれに文字列(記号列)が書いてある四角いタイルで、 タイルを並べる時の規則があって、 接している2辺に書かれている文字列は同じでないといけない。 またタイルを回転させてはいけない (もともとのワンのタイルは各辺に記号が書かれたタイルではなく 各辺が色づけがされたタイルで接する辺は同色という規則みたいだけど、 説明の都合で変更した)。 そして、 与えられたタイルのリストに対して それらのタイルだけを使って全平面をタイル張りできるかを判定せよ、 というのが問題。 ただし与えられたタイルを全部使う必要は別に無い。 例えば、次のようなタイルを与えられたとする。 これらタイルの場合、 次のような並びを繰り返していくことで全平面をタイル張りできる。 ワンは初め全面敷き詰め可能かどうかは判定可能だと考えたみたいだけ
何ですかこれは？ 二つのシーケンスのLongest Common Subsequence, Longest Common Subsequence Distance及びShortest Edit Scriptを求めるクラス。 Subversionのコードを、C++に移植したものです。 アルゴリズムは、"An O(NP) Sequence Comparison Algorithm" (Sun Wu et al.)に述べられているものと同一で、計算量は最悪でO(NP)、平均的にはO(N+PD)です。ただし、N=二つのシーケンスの長さの和、P=D/2-Δ/2、D=LCS距離、Δ=二つのシーケンスの長さの差です。 ここでいうLCS距離(longest common subsequence distance)は、あるシーケンスを別のシーケンスに変化させるために必要な、シンボルの挿入及び削除操作の最小
オリジナルは A new exercise in concurrency 問題はこんな感じ． ねぼすけサンタがいる．休日が開けて，９頭いるトナカイ全員が戻ってくるか，１０人いるこびとさんのうち３人がやってきて起こしてくれるまでずっと寝てるというわけだ． ９頭組のトナカイに起こされたら，ハーネスをつけてソリを引かせてオモチャを配りに行く．配りおわったらトナカイたちのハーネスを外す．そしたらトナカイたちは休日だということでどこかにでかけてしまう． ３人組のこびとさんたちに起こされたら，会議をひらいて次期のオモチャをどうするかをこびとさんたちに伝授する．すんだらこびとさんたちは自分の仕事にもどっていく． トナカイ９頭組とこびとさん３人組が同時にサンタが起きるのを待ってる場合 にはトナカイの方を優先する． トナカイもこびとさんもまたそのうちに三々五々やってくる． 一旦やってきたトナカイは９頭揃っ
OpenSteer is a C++ library to help construct steering behaviors for autonomous characters in games and animation. In addition to the library, OpenSteer provides an OpenGL-based application called OpenSteerDemo which displays predefined demonstrations of steering behaviors. The user can quickly prototype, visualize, annotate and debug new steering behaviors by writing a plug-in for OpenSteerDemo. O
Steering Behaviors For Autonomous Characters background and update by Craig Reynolds Abstract: This paper presents solutions for one requirement of autonomous characters in animation and games: the ability to navigate around their world in a life-like and improvisational manner. These "steering behaviors" are largely independent of the particulars of the character's means of locomotion. Combinatio
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