Othello is Solved 論文解説 (私見) - Qiita
今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solved ゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどうやら、チェッカーというゲームが以前弱解決された際の論文"Checkers Is Solved"のオマージュだろうという話です。 この記事には専門用語が出てくるので、最後の方に基礎知識として重要な用語や知識をまとめました。 お詫びと訂正 この記事の内容は、私が
50分で学ぶアルゴリズム / Algorithms in 50 minutes
本スライドでは、有名なアルゴリズムを概観し、アルゴリズムに興味を持っていただくことを目標にします。 第 1 部：アルゴリズムとは 第 2 部：学年を当ててみよう 第 3 部：代表的なアルゴリズム問題 第 4 部：コンピュータとアルゴリズム
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話：「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”（1/5 ページ） 今、量子コンピュータの一種である「量子アニーリングマシン」で高速に解けるとされる「組合せ最適化問題」をより速く・大規模に解くべく、各社がしのぎを削っている。 米Googleと米航空宇宙局（NASA）が2015年に「従来のコンピュータより1億倍速い」と評した量子アニーラ「D-Wave」を作るカナダD-Wave Systems、量子アニーリングを模したアルゴリズムをデジタル回路上に再現する富士通と日立、光を用いて解く「コヒーレント・イジングマシン」を作るNTTの研究グループなどだ。IBMなどが作る「量子ゲート方式」の量子コンピュータを用いた組合せ最適化計算の研究も盛んだ。 各社が組合せ最適化計算に取り組むのは、これを高速に解けると交通渋
再帰関数を学ぶと、どんな世界が広がるか - Qiita
0. はじめに 再帰関数は初めて学ぶときに壁になりがちで なんとなくわかった...けれど どんな場面で使えるのだろう...いい感じの例を探したい！ という気持ちになりがちです。再帰関数は、なかなかその動きを直感的に想像することが難しいため、掴み所が無いと感じてしまいそうです。 そこで本記事では 再帰関数の動きを追いまくることで、再帰関数自体に慣れる 再帰的なアルゴリズムの実例に多数触れることで、世界を大きく広げる！ ことを目標とします。特に「再帰関数がどういうものかはわかったけど、使いどころがわからない」という方のモヤモヤ感を少しでも晴らすことができたら嬉しいです。なお本記事では、ソースコード例に用いるプログラミング言語として C++ を用いておりますが、基本的にはプログラミング言語に依存しない部分についての解説を行っています。 追記 1. 再帰関数とは 再帰の意味はとても広いです。自分自
ドワンゴを退職しました - ytanaka's blog
2019/2/28をもって株式会社ドワンゴを退職しました。 ドワンゴにエンジニアとして新卒入社して今年で約4年になります*1。色々と注目度の高い会社で様々な経験をさせてもらいました。ここでは備忘録の役割も込めて、何をやってきたか・どんなこと感じたかを書いていきたいと思います。 何をやってきたか 初年度はドワンゴの教育事業であるN予備校の企画開発とAndroidアプリの開発、2年目以降はN予備校やniconareといった新規サービスのインフラ構築やSREを担当していました。AndroidからSREに転向したのは一度フロントエンドから離れたところで経験を積んでみたかったというのがあります（当時人数が少なくて大変そうだったというのもある）。 結果的にネットワークなどの基礎的な部分から負荷対策、例外やアクセスログ監視、オンコール対応、パフォーマンスの改善といった、今でいうところのSRE的なものの最
2016年のOSS圧縮ツール選択カタログ - Qiita
まだgzipで消耗し（略） 2016年、人類が待ち望んでいた、gzipを圧倒するOSS圧縮ツールzstd(Zstandard)がリリースされたにも関わらず、なんかあんまり話題になっていなくて寂しいので、ちょろいかんじの賑やかし比較記事を書きました。圧縮ツールのカタログ的に眺めていただけるかと思います。 はじめに （この記事で言う）圧縮ツールとは何か 圧縮ツールという呼び名は正確ではない（はず）です。平たく言えば、gzipやbzip2、xz、lz4などですが、人によっては、tarの裏側としてしか使ってなくて、聞いたこともないかもしれませんね。そういうときはまずgzipのmanpageとか読んでください。 しかし、そういうツールを何と呼べばいいのかわからないので、ここでは圧縮ツールと呼んでいます。 ややこしいですが、アーカイバではありません。アーカイブとは実態が一つのファイルになっているフォル
「出荷作業8時間を1秒に」三浦市農協で起きた驚異の進化
農業のIT化が進む中、農協の業務の中でもやっかいな出荷物の配送予定の作成時間を大幅に短縮するシステムが登場した。1日8時間かかっていた作業がわずか1秒で済むという。導入するのは、神奈川県の三浦市農業協同組合（以下三浦市農協）とサイボウズ。独自のアルゴリズムを使って、人間が計算するよりも速く、かつ効率的な配車予定を組むことが可能になる。 時間かかるうえにトラック台数多く非効率 農協にとって出荷振り分け作業というのは、最も面倒な作業の一つ。翌日に農家から出荷される出荷物の量を把握し、市場などの配送先ごとの出荷数量と、荷物をどの運送会社のトラックにどう積み分けるかを決める。この作業は基本的に手作業で行われていて、三浦市農協の場合、まずは農家が各出荷所に翌日の出荷予定を連絡し、各出荷所が農協に連絡。農協は全出荷所から受け付けた数量をExcelへ入力し、北海道から大阪までの約50の市場への出荷数量を
エレベータに見るアルゴリズムの性能と公平性のバランス｜Rui Ueyama
現実世界でもコンピュータの中でも、何らかの性能指標だけを追求すると参加者にとって極端に不公平になってしまうことがある。例えばエレベータとHDDは共通点がありそうに思えないが、この2つは性能特性的にとてもよく似ていて、リーズナブルな性能と公平性を両立させるために同じ制御方法が使われている。これについてちょっと説明してみよう。 1基しかない場合のエレベータの動き方は単純だ。一度上に動き出すと、上で待ってる人や降りる人がいる限り上昇し続ける。同じように、一度下に動き出すと、下で待っている人や降りる人がいる限り下降し続ける。これ以外の動き方をするエレベータはまず存在しないので、これが唯一の制御方法のように思えるけど、別にこうしなければいけないというルールはない。 エレベータの平均待ち時間を最適化することを考えてみよう。そうすると、一方向に動き続ける代わりに、エレベータが現在存在する階に一番近い人の
Google、JPEGエンコーダ「Guetzli」公開、同じ画質で35％小さく圧縮
Google Research Europeの開発チームが、JPEGエンコーダ「Guetzli」をオープンソースで公開したことをリサーチブログで公表した。圧縮に伴う画質の劣化を抑えられ、従来の方式と比べて、高画質なJPEG画像を約35％小さなファイルサイズにまとめられる。 Guetzliは、高品質かつ小さなファイルで、インターネットの利用体験を向上させるWebグラフィックスやデジタルイメージを実現するために開発された。そのため、既存のWeb技術などとの互換性がポイントになっている。JPEG標準に準拠し、Guetzliで作成される画像はJPEGをサポートする既存のWebブラウザや画像処理アプリケーションで扱える。 Guetzliの圧縮アルゴリズムは、Googleが2013年春に公開した汎用データ圧縮ライブラリ「Zopfli」に近い。Zopfliは、gzipやPNG、HTTPリクエストで使われ
世界初「ディープラーニングの自動設計アルゴリズム」開発 三菱電機
三菱電機は10月7日、データの特徴を学習して推論処理を行う「ディープラーニング」を自動設計する「ディープラーニング自動設計アルゴリズム」を開発したと発表した。 三菱電機は10月7日、データの特徴を学習して推論処理を行う「ディープラーニング」を自動設計する「ディープラーニング自動設計アルゴリズム」を開発したと発表した。専門知識がなくても、ディープラーニングを活用した人工知能（AI）を短時間・低コストで企業システムなどに導入できるとしている。 学習データがあれば、独自のアルゴリズムでディープラーニングを自動設計できる。学習データの中から特徴的なデータのみを重複なく抽出することで効率的に適切なネットワークを構築できるという。機器のシステムに依存しないため、使用環境に合わせた高度な推論処理が可能だとしている。 従来、企業システムにディープラーニングを導入するには、AIの専門家に依頼して設計してもら
海外の技術職への転職の際に英語で行われる技術面談対策はこのサイトでやっておいて損はない - ベルリンのITスタートアップで働くジャバ・ザ・ハットリの日記
英語圏のエンジニア職に転職しようとする際に避けては通れないのが技術面談。何度かこのブログでも紹介しているが、もし海外のエンジニア職への挑戦をお考えの方が居ればこれは十分に対策をとっておいた方がいい。 きっと思っているよりも実際にやるとその難しさを実感するパターンがこの技術面談。たまにYouTubeなんかにも面談の様子のビデオが上がっているが、なんか嘘くさいし、そんなビデオを横から見ても一体ナニをどうすればいいのか対策の立てようがない。 技術面談で出される問題は大きく分けて２種類。 基本知識を問う問題 アルゴリズムを問う問題 基本知識に関しては自分の守備範囲の専門用語を英語で言えればOk.例えばオブジェクト指向や継承を英語にすること。ただそれだけ。ここはカンタン。 問題は次のアルゴリズムの問題。これは単にアルゴリズム論の本を読めばいい、というほど単純ではない。英語で聞かれて、英語で応えるリズ
計算グラフの微積分：バックプロパゲーションを理解する | POSTD
はじめに バックプロパゲーションとは、ディープモデルの学習を計算可能にしてくれる重要なアルゴリズムです。最近のニューラルネットワークではバックプロパゲーション (誤差逆伝播法) を使うことで、最急降下法による学習が愚直な実装と比べて1000万倍速くなります。 例えば，バックプロパゲーションでの学習に1週間しかかからないのに対して、愚直な実装では20万年かかる計算になります。 ディープラーニングでの使用以外にも、バックプロパゲーションはさまざまな分野で使えるとても便利な計算ツールです。それぞれで呼ばれる名称は違うのですが、天気予報から、数値的安定性を分析する時にまで多岐にわたり使用できます。実際に、このアルゴリズムは、いろいろな分野で少なくとも20回は再開発されています（参照： Griewank（2010） ）。一般的な用途自体の名前は”リバースモード微分”といいます。 基本的に、この技術は
オライリー・ジャパン設立20周年記念、Ebookディスカウントキャンペーン
本キャンペーンは終了いたしました。ありがとうございました。 オライリー・ジャパンはこの2015年12月で設立20周年を迎えました。これまで支えていただいた読者の皆さまのおかげです。感謝の気持ちを込めて、期間限定でEbookのディスカウントキャンペーンを行います。対象となるのは以下の50タイトル、Ebook版のみで販売している書籍の全タイトル、いずれもEbook価格の40%オフで販売いたします。 Ebook Storeで対象のEbookをカートに入れて、ディスカウントコード「ORJ20YEAR」をプロモーションコードの欄に入力し、再計算をクリックしてコードを適用してください。このページ内のボタンをクリックした場合には自動的にコードが入力されます。 なお、コードの入れ忘れや重複注文等への対応は一切行いません。あらかじめご承知おきください。キャンペーンは、ただいま12月9日の15時より、明日10
Microsoft、オープンソースの機械学習ツールキット「Distributed Machine Learning Tookit（DMLT）」を公開 | OSDN Magazine
米Microsoftは11月9日、機械学習ツールキット「Distributed Machine Learning Tookit（DMLT）」をオープンソースで公開した。米Googleが先日公開した「TensorFlow」に続くものとなり、分散型システムでの機械学習システム構築を簡素化するものとなる。 Distributed Machine Learning Tookit（DMLT）は、Microsoft Research Asiaが開発した分散型の機械学習技術。さまざまな分野で機械学習の活用事例が増える一方で、利用には巨大なコンピューティングリソースを要することから、ビッグデータ処理における機械学習の利用は研究者や利用者にとって課題となっており、これの解決を図るものと位置付けている。オープンソースで公開することでビックモデルのトレーニングをクラスタで効率よく行うことができるようにする、と意
ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 - paiza times
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
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