金子勇さんのED法を実装してMNISTを学習させてみた - Qiita
追記：続きを書きました。 はじめに 先日以下の記事が投稿され、その斬新な考え方に個人的ながら衝撃を受けました。 内容をざっくり言うと、ニューラルネットワークの学習を現在の主流であるBP法（誤差逆伝播法）ではなく、ED法（誤差拡散法）という新しい学習手法を提案しているものです。 もし記事の内容が本当ならニューラルネットワークの学習がO(1)でできてしまう事になり、まさしく革命が起きてしまいます。 （結論からいうと速度面はそこまででもなかったです（それでも早くなる可能性あり）） （ただこの新手法のポテンシャルは革命を起こす可能性は秘めているといっても過言ではありません） ED法に関してネットを探すとインターネットアーカイブに情報が少し残っていました。 このページですがED法のサンプルプログラム（C言語）が残っており、このサンプルプログラムをベースにpythonで書き起こしたものが本記事となりま
キャッシュを活用するために必要な知識と勘所 - そーだいなるらくがき帳
どうもキャッシュバスターズ、 id:Soudai です。 Cache（以下、キャッシュ）は特定の場面に置いて劇的な効果を発揮し、様々な問題を解決する反面、新たなコンポートやミドルウェアが追加され、複雑性が上がり、運用のレベルが上がるため、扱いに注意する必要があります。 キャッシュを活用することで、パフォーマンスの改善や負荷軽減が行われ、コンピュータリソースの最適化によるサーバコストの削減や、レスポンスの改善によるユーザエクスペリエンスの改善がされます。 反面、その劇的な効果に毒され安易に多用すると、サービスが強くキャッシュに依存してしまい、非常に壊れやすくなり、運用が難しくなってしまいます。これをWeb界隈では「キャッシュは麻薬」と比喩されて、戒められてきました。 そのためキャッシュを使わずにサービスが運用できるのであれば使わないに越したことはないのですが、ある一定以上の規模になった際にコ
ドラクエ4のAI戦闘と作戦、完全に理解した｜frenchbread
30年ぶりにファミコン版ドラクエ4をプレイしたので、AI戦闘の仕様についてまとめます。ソースは主に下の記事と自分でプレイした検証結果です。 本件に関しては下の記事以上に詳しい情報はないと思われますが、仕様解析というコンセプトで非常に詳細に記載してくださっているため、この記事では自分なりに実プレイ上有用かなと思えるレベルでまとめました。 ご一読いただければ「なぜブライやミネアがいまいち使えなかったのか」といった疑問も解消すると思います。 なお、以下に記載の内容は100%正確とは限りません。 ソースの解析記事を私が誤読している可能性があるのと、一部自分で補完した内容はあくまでプレイ検証して「おそらくこうだろう」と結論づけているに過ぎないためです。ご了承ください。 基礎知識まず基礎知識。 ある程度詳しい方、少し調べたことがある方ならこの辺りはご存じの内容になるかもしれません。 AIは「モンスター
オセロの必勝法が見つかった件 | やねうら王 公式サイト
すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、
街づくりゲームの住民管理システムを設計した話 - Qiita
はじめに ヘレの海底都市計画 ～箱庭に空気を植えるSLG～ というゲームの開発に携わらせていただきました。 主にいくつかの主要な機能の全体的な設計と実装、UI の MVP モデル設計、また開発中に問題が生じた際の抜本的な再設計を担当しました。 せっかくなので、本プロジェクトで行った設計のエピソードについてお話していこうと思います。 第一弾は セーブデータ設計について 扱いました。 本記事は第二弾となります。 今回は本ゲームの中で、規模的にもゲーム的にも最も大きい要素の一つだった、住民の管理部分の設計をさせていただいた話です。 私が設計について学び始めた際、設計ができる人はどうしてその設計に至ったのかがわからずにもどかしい思いをしたので、当時の自分の様な設計を学び始めた人にとって助けになればと思います。 （本記事では説明のために具体的なコードを記載しておりますが、これらはこの記事のためのコー
ソルト付きハッシュのソルトはどこに保存するのが一般的か - Qiita
pictBLandとpictSQUAREに対する不正アクセスがあり、パスワードがソルトなしのMD5ハッシュで保存されていたことが話題になっています。 2023年8月16日に外部のフォーラムにpictSQUAREより窃取した情報と主張するデータ販売の取引を持ち掛ける投稿が行われた（中略）パスワードはMD5によるハッシュ化は行われているもののソルト付与は行われていなかったため、単純なパスワードが使用されていた29万4512件は元の文字列が判明していると投稿。（それ以外の26万8172件はまだMD5ハッシュ化されたままと説明。） 不正アクセスによるpictBLand、pictSQUAREの情報流出の可能性についてまとめてみた - piyolog より引用 これに関連してMD5ハッシュやソルトに関するツイート(post)を観察したところ、どうもソルトの理解が間違っている方が多いような気がしました。
GANとどう違う？君は画像生成モデルNeRFを知っているか｡
3つの要点 ✔️ NeRFとは新規視点の画像生成ネットワークである｡ ✔️ NeRFの入力は､5次元（空間座標のx,y,zと視点のθ,φ）で､出力は体積密度（≒透明感）と放射輝度（≒RGBカラー）である｡ ✔️ NeRFによって従来よりも複雑な形状を持つ対象物の新規視点画像を得ることに成功した｡ NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis written by Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng (Submitted on 19 Mar 2020 (v1), last revised 3 Aug 2020 (this version,
キャッシュアルゴリズムの比較 - falsandtruのメモ帳
アプリケーションなどOSより上に作られる高水準のプログラムではハードウェアの速度と容量を考慮しない数学的キャッシュアルゴリズムが使われ主にこれを本稿の対象とする。キー探索用マップと明示的キャッシュサイズ(対となる値が保持されているキーのサイズ)は計算量に含まれない。 LRU 最も単純かつ高性能な基礎的キャッシュアルゴリズム。そのため性能比較のベースラインとして常に使用される。逆に言えば実用最低水準の性能である。スキャン耐性皆無でスキャン一発でキャッシュとヒット率がリセットされゼロからやり直しになるため非常に脆く不確実な性能となりベンチマークにおける性能が表面上さほど悪くなく見えても実際の性能はこのような外乱により大きく低下しやすい。このためLRUより高度な主要アルゴリズムはすべて大なり小なりスキャン耐性を備えている。ちなみにプログラミング言語最大のパッケージマネージャであるJavaScri
アルゴリズムの世界地図 - Qiita
0. アルゴリズムとは？ まず、アルゴリズムとは何かを説明します。（0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました） さて、次の問題を考えてみましょう。 問題： 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
ロスレス画像圧縮: QOI(Quite OK Image) format
QOI(Quite OK Image) format 2021年11月にDominic Szablewski氏(@phoboslab)の手による新しいロスレス画像圧縮「QOI(Quite OK Image) format」がアナウンスされました。 C言語のヘッダオンリー・ライブラリとしてわずか300行たらずで実装され、PNGフォーマットに近いデータ圧縮性能でありながら、20～50倍のエンコード速度、3～4倍のデコード速度を実現しています（作者自身によるアナウンス記事より）。 アナウンス記事: Lossless Image Compression in O(n) Time ソースコード: GitHub phoboslab/qoi ベンチマーク結果: QOI Benchmark Result この記事ではQOIフォーマットに関する個人的評価と、その画像圧縮アルゴリズムをざっくりと解説します。
Binary search with modern processors
第16回 StringBeginners での発表資料
git gc の仕組みを原理から理解してサイズを 136MB → 7.2MB(95%減)まで削減した時の勉強メモ
個人用メモです。 「git gcってあんまし容量減らないよなぁ」 と思ったのが動機です。調べたけどパッと腑に落ちる記事がなかったので「自分で git のソースコード見た方がいいな」と急にモチベ発動してグワっと勉強しました。またついでに歴史改変の方法も調べたのですが、公式で既に WARNING が出てるほど非推奨化されてるfilter-branchを使用してる記事が多かったので、2021 年現在で多分一番推奨されてるfilter-repoを使ってやる方法もまとめました。 ちなみに容量減らしても高速化するかというとそこまで単純ではないです。そもそも減らさなくても partial clone で blob オブジェクトを必要最低限に指定して昔の blob をデフォルトで持ってこないようにしたり(--no-checkoutと併用するとより効果有る)、その後本当に自分が必要なやつだけ sparse-
FLoCとはなにか - ぼちぼち日記
1. はじめに Google がChrome/89よりトライアルを開始しているFLoC (Federated Learning of Cohorts)技術に対して、現在多くの批判が集まっています。 批判の内容は様々な観点からのものが多いですが、以前より Privacy Sandbox に対して否定的な見解を示してきたEFFの批判「Google Is Testing Its Controversial New Ad Targeting Tech in Millions of Browsers. Here’s What We Know.」が一番まとまっているものだと思います。 これまで Privacy Sandbox 技術に関わってきた身としては、各種提案の中でFLoCは特にユーザへの注意が最も必要なものだと思っていました。しかし、これまでのド直球なGoogleの進め方によって、FLoCのトラ
どうしちゃったの！？遺伝的アルゴリズムで作るエッチな画像から顔もおっぱいも消失「進化の崩壊まで再現された」
まとめ 遺伝的アルゴリズムでエッチな絵を作る試み、ついにどこからどう見てもセクシーなお姉さんが出現 4000〜5000世代を中心にまとめました。 451896 pv 874 551 users 229
Building the Google Photos Web UI
A few years ago I had the privilege of being an engineer on the Google Photos team and part of the initial launch in 2015. A lot of people contributed to the product — designers, product managers, researchers, and countless engineers (across Android, iOS, Web, and the server) to name just some of the major roles. My responsibility was the web UI, and more specifically the photo grid. We wanted to
俺氏、将棋が二人零和有限確定完全情報ゲームでないことに気づいてしまうｗｗｗ | やねうら王 公式サイト
このブログをご覧の方は将棋が二人零和有限確定完全情報ゲームであることはご存知でしょう。これは、ゲーム理論や探索アルゴリズムの教科書にでも載っています。「二人零和有限確定完全情報ゲームって何？」って方は、Wikipediaでも見ていただくことにして話を先に進めます。 零和とは？ この「零和」というのは、和が零。英語で言うとゼロサムです。 零和（「ゼロ和」と読むのが一般的だが「レイワ」とも読む）：プレイヤー間の利害が完全に対立し、一方のプレイヤーが利得を得ると、それと同量の損害が他方のプレイヤーに降りかかる https://ja.wikipedia.org/wiki/二人零和有限確定完全情報ゲーム つまり、自分が勝ちなら、相手は負け。相手が勝ちなら自分は負け。勝ちを+1点、負けを-1点、引き分けを0のように定めるなら、(ゲーム終局後に)自分と相手の点数を足すと0になる。なので、ゼロサムゲームと
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[0.0, 1.0) の乱数を得るための“本当の”方法
AMAGAMI@Unityエンジニア on Twitter: "こちらのunity-deterministic-physicsのおかげでなんとか限りなくゼロに近い通信コストで実現できたもの😊 右がEditor、左がAndroid どの程度の需要あるか不明だしアプリの機能として必須でもなかっ… https://t.co/mCiPP7nenA"
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