Yasuda | ページ 32 | Vignette & Clarity（ビネット＆クラリティ）

9-10. 誤差逆伝播法 vs 遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットの学習アルゴリズム比較

やることニューラルネットにおける「学習」とは、ニューラルネット中の重みとバイアスを最適化することにほかなりません。通常、ニューラルネットは誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）というアルゴリズムで最適...

2019/06/30

Yasuda

予測 / クラス分類

17-6. ライフゲーム（正方形、基本ルール、色付き）

やることライフゲームに年齢の概念を追加し、生き延びた時間に応じて色を付けてみましょう。実行環境ライフゲームの基本こちらの記事をご参照ください。ソースコードWinPython用のコードです。生セルの畳み...

2019/06/28

Yasuda

ライフゲーム / 人工生命

9-9. 遺伝的アルゴリズム（vcopt）でライフゲームの逆方向を計算してみた

やること※2022/11/18 コードと結果を大幅に修正しましたライフゲームは１ステップ先を計算するのは簡単ですが、１ステップ前を計算するのはなかなか難しいです。vcoptで逆ライフゲームを試してみま...

2019/06/23

Yasuda

ライフゲーム / 人工生命

16-1. 近隣結合法でポケモンの進化系統樹を描く

やること人生で一度は進化系統樹を描いてみたいですよね。本来、系統樹は特定の遺伝子の塩基配列の相同性から作られるものですが、どんなものでも距離行列があれば描けます。今回は、PythonのBio.Phyl...

2019/06/13

Yasuda

未分類

9-8. 遺伝的アルゴリズム（vcopt）でポケモン「いろは歌」できるかな（世界初）

やること「いろは歌」は組合せ最適化問題であり、「いろはにほヘと」で始まるものが有名です。ここでは、vcoptを使ってポケモンで「いろは歌」に挑戦します。実行環境ポケモンのデータベース前回に引き続き、ポ...

2019/06/11

Yasuda

未分類

9-7. 遺伝的アルゴリズム（vcopt）でポケモンしりとりできるかな

やること「最長しりとり問題」であるポケモンしりとりは真面目な研究テーマです。調べてみると、しりとりの細かなルールは違うものの、285/719匹、あるいは線形計画法で387/802匹といった記録が見つか...

2019/06/10

Yasuda

未分類

17-5. ライフゲームを応用してチューリング・パターンを作ってみた

やることライフゲームのプログラムを改造して、チューリング・パターンを作ってみます。参考文献反応拡散方程式のGray-Scottモデルについては、sakamotoさんの記事をご参照ください。こちらの２つ...

2019/05/31

Yasuda

ライフゲーム / 人工生命

17-4. ライフゲーム（六角形、基本ルール）

やること六角形のフィールドでライフゲームに挑戦します。参考文献これらを参考にさせていただきました。考え方（六角形の表示方法）２次元配列を斜めにひねって表示することにします。よって、ステップの繰り返し計...

2019/05/27

Yasuda

ライフゲーム / 人工生命

17-3. ライフゲーム（正方形、重み付き）

やることライフゲームには様々なバリエーションがあります。今回は重み付きのルールを試してみましょう。参考文献こちらの論文を参考にさせていただきました。基本ルールと重み付きルール17-1で用いた基本ルール...

2019/05/27

Yasuda

ライフゲーム / 人工生命

17-2. ライフゲーム（正方形、HighLife）

やることライフゲームには様々なバリエーションがあります。今回はHighLifeと呼ばれるルールを試してみましょう。参考文献HighLifeについてはWikipediaを、変則ルールについてはこちらの動...

2019/05/27

Yasuda

ライフゲーム / 人工生命