「これからの強化学習」1章の内容で三目並べ - Gunosyデータ分析ブログ
こんちくわ。データ分析部兼サウンドエンジニアの大曽根です。最近は吾妻光良&The Swingin Buppersのライブに行きました。 今回は4/12に開催した「これからの強化学習」の輪読会の1.3節で紹介した価値反復法のアルゴリズムを、教科書とは異なる例で実装してみました。 開催報告については下記のブログをご覧ください。 data.gunosy.io メジャーなゲームである三目並べを、1.3節にて紹介されているSarsaを用いて学習しました。 教科書とは別の例で実装することで少しでも理解が深まればと思います。 価値反復に基づくアルゴリズム マルコフ決定過程において価値関数を特定の更新式に従って更新する手法です。(今回はSarsaで試しました。) 発表の際には、tの状態の更新式に次の状態 t+1が含まれているところなどがわかりづらいとの質問を受けました。 価値反復に基づくアルゴリズムでは過
平方数かどうかを高速に判定する方法 - hnwの日記
平方数とは、ある整数の平方（＝二乗）であるような整数のことを言います。つまり、0,1,4,9,16,...が平方数ということになります。 ところで、与えられた整数が平方数かどうかを判定するにはどうすれば良いでしょうか。与えられた整数の平方根の小数点以下を切り捨て、それを二乗して元の数になるかどうか、というのがすぐ思いつく実装です。 <?php function is_square($n) { $sqrt = floor(sqrt($n)); return ($sqrt*$sqrt == $n); } しかし、平方根の計算は比較的重い処理です。もっと高速化する方法は無いのでしょうか。 多倍長整数演算ライブラリGNU MPには平方数かどうかを判定するmpz_perfect_square_p関数が存在します（PHPでもgmp_perfect_square関数として利用できます）。本稿ではこの実装
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
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