昨日は行列とベクトルの演算について説明した。 今日はもうちょっとスマートな書き方が出来るようにするために、ラッパークラスを作っていく。 Matrixクラス まず、行列を表すMatrixクラスの実装。 なお、途中に出てくるVectorクラスはMatrixクラスを継承し…

昨日はベクトルとSplatの説明をした。 今日はこれらを使った演算について。 転置 まずは転置。 次の関数が用意されている： // 転置した行列を生成して返す。 la_object_t la_transpose( la_object_t matrix); // 行列 スカラー倍 次はスカラー倍。 // スカ…

昨日はAccelerateフレームワークの概要と、行列の生成と内容の取得について説明した。 今日はベクトルとSplatについて。 ベクトルの生成 ベクトルといっても、実際には1行もしくは1列の行列。 ただ、扱いやすいように、いろいろマクロや関数が用意されている…

ニューラルネットワークの実装をするときに必要となるのが、行列計算。 もちろん、Arrayを使ってベタに実装してもいいんだけど、それだと速度が気になるところ。 調べてみると、Accelerateフレームワークを利用するといいようだったので、少し調べてみた。 …

Gitには、端末での操作を楽にするためのツールが用意されている。 今日はそれらの紹介。 なお、シェルはBashを使っているという前提。 プロンプトに現在のブランチを表示する Gitのワークツリーで作業をしているとき、GitはSubversionとは違ってブランチを頻…

ここ数日、過去に書いた文章を引っ張り出してきてるけど、これも過去に書いたもの。 書いたのは2004年8月31日。 『ロボットの心 7つの哲学物語』（講談社現代新書、柴田正良 著）を読んでいてふと思ったことのメモ。 ロボットの心-7つの哲学物語 (講談社現代…

昨日は『ちょびっツのツの字』に投稿した文章を紹介した。 この文章には「関係性」の哲学がよく表れているんだけど、いろいろ足りていない部分がある。 その足りていない部分に関する、当時の自分の問題意識を書いた散文を紹介してみる。 書いたのは2003年の…

昨日の記事に関連して、『ちょびっツのツの字』に投稿した他の文章も。 ちょびっツのツの字―Chobits fan book (KCデラックス)作者: CLAMP出版社/メーカー: 講談社発売日: 2003/03メディア: コミックこの商品を含むブログを見る 昨日の記事は、以下から。 以…

昨日、シンギュラリティに関する話をした。 ここでは最後にステークホルダーになるための身体の必要性について述べた。 そのことに関して、昔自分が書いた文章をちょっと思い出したので、紹介したいと思う。 ちょびっツのツの字 自分はCLAMPが好きなんだけど…

AlphaGoが囲碁のトップ棋士に4-1で勝ち越したことで、にわかにシンギュラリティ（技術的特異点ーー AIが人間を超えること）が起こる真実味が増してきた、というのがある。 これに関して、自分が思っていることを書いてみたい。 ちなみに、シンギュラリティに…

これまでの各記事は以下から。 インストールと動作確認 Curses for Ruby。（その1） - いものやま。 cursesライブラリの初期化・終了と、構成要素 Curses for Ruby。（その2） - いものやま。 ウィンドウの描画について Curses for Ruby。（その3） - いもの…

昨日は文字の入力について説明した。 基本的な内容はこれで終わりなんだけど、出力する文字を修飾したり、色をつけたい場合もあるかと思うので、今日は出力する文字の修飾について説明していく。 出力文字の修飾 出力する文字に修飾をつけたい場合、属性を指…

昨日はウィンドウの位置と移動について説明した。 今日は文字の入力について。 文字の入力と入力モード 通常、文字の入力はバッファリングされ、Enterキーを押された時点で初めてユーザプログラムにはデータが渡される。 しかし、それではCUIアプリケーショ…

昨日はウィンドウの生成・削除と描画について説明した。 今日はウィンドウの位置と移動について説明する。 ウィンドウの位置と移動 ウィンドウは、位置を変えたりサイズを変更したりすることが可能。 まず、ウィンドウの位置を取得するには、以下のメソッド…

昨日はcursesライブラリの基本的な内容について説明した。 今日はウィンドウの生成・削除と描画について。 ウィンドウの生成・削除 ウィンドウは、画面に出力する文字情報を持った矩形の領域。 Cursesでは、ウィンドウに対して文字を追加・削除する操作を行…

昨日はcursesライブラリの動作確認まで行った。 今日はcursesライブラリの基本的な内容について。 cursesライブラリの初期化・終了処理 cursesライブラリを使う場合、まず初期化が必要となる。 cursesライブラリを初期化するには、次のモジュール関数を呼び…

以前、noteに書いた記事だけど、こちらにも。 CUIのアプリケーションを作るときによく利用されるのが、Cursesというライブラリ。 Rubyの場合、準標準ともいえるcursesライブラリがあり（※1.9.3までは標準添付ライブラリ）、これを使うのが一般的だと思う。 …

自分が昔ブログに書いた文章を見ていて、そういえばこんな記事も書いてたよなというのがあったので、こちらでも。 以下の記事の中で引用している文章は、ホントに素晴らしいと思う。 書いたのは2005年9月20日。 先日、母校の文化祭に行って手に入れた文芸誌…

昔ブログに書いた記事から。 当時のタイトルは『Rubyとは・・・。』で、書いたのは2005年10月23日。 当時のことを補足しておくと、自分はもっぱらPerlでプログラムを書いてて、Perlのオブジェクト指向機能も知ってた。 で、他に使ってた言語はCとJavaという…

CodeIQで出題された「ロング・ロング・ストリング」問題。 https://codeiq.jp/q/2683 自分もRubyで解いたので、コードを公開してみる。 問題 問題は、以下のとおり： 自然数 に対して、関数 を、（ の 乗）を 10 進数で表したときの桁数と定義します。 例え…

昨日、Screenの紹介をした。 それに関連して、wpコマンドを紹介したい。 別の仮想端末と同じディレクトリに移動したい Screenを使っていてよくあるのが、「別の仮想端末と同じディレクトリに移動したい」ということ。 そんなときに使えるのが、wpコマンド。 …

プログラムをするとき、長時間を過ごすことになる端末。 このとき、一つのウィンドウ、一つのディレクトリだけで作業していると、何かと不便。 かといって、何個もウィンドウを開いたりすると、煩雑。 Macのターミナルの場合、タブを使うことも出来るけど、…

これまでの各記事は以下から。 イントロ 強化学習とニューラルネットワークを組合せ中。 - いものやま。 ○×ゲームの実装 強化学習とニューラルネットワークを組合せてみた。（その3） - いものやま。 テーブル型Sarsa()法の実装 強化学習とニューラルネット…

昨日は関数近似にHMEを使ったSarsa()法の実装を行った。 今日はそれを使って実際に学習を行ってみる。 HMEの構成 学習を行うにあたって、HMEの構成は、TD Learning of Game Evaluation Functions with Hierarchical Neural Architecturesとほぼ同じ構成にし…

昨日は関数近似のためのHMEの実装を行った。 今日はいよいよHMEを関数近似に使ったSarsa()法の実装。 ファイルの整理 ただ、いざ実装しようと思うと、違ってくるのは関数近似の部分だけで、それ以外はまったく同じ。 なので、ちょっとバカらしい感じが。 そ…

昨日はゲートネットワークの実装を行った。 今日はそれを使って関数近似のためのHMEの実装を行う。 ValueHMEクラス 関数近似のためのHMEをValueHMEクラスとして実装していく。 #==================== # value_hme.rb #-------------------- # 価値ベクトルを…

昨日はHMEを強化学習の関数近似に使うときの勾配計算について説明した。 今日からは実際にRubyで実装を進めていく。 まずはゲートネットワークの実装から。 GateNNクラス ゲートネットワークをGateNNクラスとして実装していく。 #==================== # gat…

前回はドロップアウトを実装したニューラルネットワークを強化学習の関数近似に使う実験をした。 けど、結果としてはうまくいかなかった。 そこで、次はHMEを強化学習の関数近似に使うのを試してみる。 HMEについては、以下を参照： HMEの出力の重みに関する…

これまでの各記事は以下から。 HMEの構造と出力の計算 HMEについて学んでみた。（その1） - いものやま。 HMEでの学習 HMEについて学んでみた。（その2） - いものやま。 HMEの出した結果 HMEについて学んでみた。（その3） - いものやま。 HMEの構造 HMEは…

昨日はHMEでの学習について説明した。 これでHMEについての説明自体は終わりなんだけど、せっかくなので、論文内で言及されているHMEの成果についても。 参照している論文は、以下のもの： TD Learning of Game Evaluation Functions with Hierarchical Neur…