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マルコフ性
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マルコフ性

(サイエンス)
【まるこふせい】

将来における事象の起こる確率は現在の状態だけから決まり、過去の状態には依存しないという性質のこと。
より一般的には、状態遷移確率がn回前までの状態遷移系列のみに依存して決まる性質のことを指す（この意味ではn重マルコフ性と呼ばれることもある）

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素朴な疑問ほど深い•3年前

悩みの原因はたまたまなのか？

人の脳というのは、とても精工な代物。進化の歴史が詰まっている。知能を得てからというもの、自分とそれ以外との認識のはざまで生きている。過去の失敗を引きずり、起きていない将来に怯え、現在に怒る。 過去の出来事は現在に影響を与える。マルコフ性と言われる。心に箍がはまったり、自分を制約してしまうことが多々起きる。他人から自分はどう見えるのか。そのような思いが、パフォーマンスを鈍らせてしまうのだ。 自分に自信があっても、他人が自分より優秀に見えてしまう。それは思い込みなのだ。誰も何も言っていないのに、心の中に劣等感を持ってしまっている。学歴があるから仕事ができる。そんな根拠のないことに縛られる必要ない。…

#悩みの原因#たまたまこ#偶然の出来事#マルコフ性#制約#劣等感#ブレーキ#成長の限界#飛躍的な成果#思い込み

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「好き」をブチ抜く•3日前

人工知能・認知科学を学びたい【おすすめ本・入門書紹介】読書記録

記事の内容 この記事では、人工知能や認知科学に関するおすすめ本を紹介します。 読み物的な入門書から理論系の本まで、できるだけ幅広く紹介したいです。 色々なテーマの本を読んでいますが、人工知能は理論的にも、実社会的にも、とても面白い話題ですよね。今後も目が離せません。 それでは、目次をどうぞ。 記事の内容 人工知能と認知科学について 認知科学 心と脳 認知科学入門 安西祐一郎 教養としての認知科学 鈴木宏昭 類似と思考 鈴木宏昭 人間の解剖はサルの解剖のための鍵である 認知科学への招待 大津由紀夫 コミュニケーションの認知科学1 言語と身体性 認知科学への招待 苫米地英人 知能の物語 中島秀之 …

やまもとの論文まとめサイト•1ヶ月前

隠れマルコフモデルについて

隠れマルコフモデル 系列データに対して、次数をもつマルコフ性の仮定に制限されず、なおかつ自由パラメータの数が制限されたモデルを作ることを考える。これは潜在変数を導入することで、実現される。図のようにマルコフ連鎖を構成するのが潜在変数であると仮定することで状態空間モデルと呼ばれるグラフ構造が得られる。 このモデルの同時分布は以下で与えられる。 もし潜在変数が離散変数である場合、このモデルを隠れマルコフモデルと呼ぶ。 潜在変数は過去の情報を「要約」しており、その情報を元にして次の状態の遷移や予測が行われるため、予測はすべての過去の観測値に依存する。例えば、天気の例で例えると、気象状態（高気圧、低気…

walkingsdbgの日記•2ヶ月前

長期投資における投資比率の最適化(その1)

はじめに 問題設定 再帰式の導出 動的計画法による最適解の導出 まとめ 参考文献 はじめに 新NISAをきっかけに投資を始めようと思い立ったのですが、「どの金融商品にどれくらいの比率で投資すればよいのか」が分からないので、投資を最適化問題として定式化し、その最適解を求めることでこの比率を決めます。 問題設定 投資比率の決定を最適化問題として表すには、まず「何を最大化するのか」を決める必要があります。これを目的関数と呼びます。投資なので「最終的な資産の期待値」を目的関数とするのが自然に感じますが、これは破産リスクの高い投資に繋がります。例えば、以下のギャンブルを考えます。 所持金10万円 コイン…

萩萩日記•4ヶ月前

G検定2023#5ではこんな風に勉強しましたよ日記

せっかく受かったので、どういう風にG検定のお勉強をしたか残しておこうかなと思った。hagihara.hatenadiary.jpこれから受ける人も気になるかもしれないし、役に立つかわからないけど、僕が使った書籍や資料のこととか書いておこうかなと。ちなみに僕は「せっかくなら体系的に勉強したい」で試験を受けたので、「できるだけ少ない学習時間で受かる」みたいなことは目指さなかった。ので、時間も、そして資料を買うためのお金もけっこう使ってるんじゃないかな。 進め方 書籍 G検定最強の合格テキスト G検定要点整理テキスト＆問題集 徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 G検定法律・倫理テキ…

エンターテイメント！！•6ヶ月前

【意訳＋要約】Markov Chain

※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。 ※感想は、オリジナルです。 原文 Markov Chain - DEV Community 意訳+要約 マルコフ連鎖とは？ マルコフ連鎖とは、将来の状態が現在の状態のみに依存し、過去の状態とは無関係であるという性質を持つ確率過程である。 マルコフ連鎖の定義 マルコフ連鎖は、次の条件を満たす確率過程である。 状態空間 S が有限または可算である。 状態遷移確率 P が、状態空間 S から状態空間 S への関数で、P(x, y) は状態 x から状態 y への遷移確率を表す。 時間 t における状態 x から時間 t + …

我が秘密のブログ編•7ヶ月前

ランダムウォーク理論：確率過程の秘密と応用に迫る

ランダムウォーク理論：確率過程の秘密と応用に迫る ランダムウォーク理論とは、株価や物理現象などの不規則な変動を数学的にモデル化した理論です。ランダムウォークとは、ある時点での状態が次の時点での状態に確率的に影響するような過程のことで、コイン投げや酔っ払いの歩き方などが例として挙げられます。 ランダムウォーク理論は、株価の予測の不可能性や市場の効率性などを説明する経済学や金融学の分野で重要な役割を果たしていますが、それだけではなく、物理学や生物学、社会科学など様々な分野で応用されています。

ギャン・バギャム・ソルドン•8ヶ月前

【マイマイルドじゃんけん真剣部】vs菅野真衣におけるじゃんけんの最適戦略に関する考察

この夏の自由研究です。 初めに 菅野真衣のマイペースマイワールドには番組終了前にじゃんけんをする名物コーナーがあります。今回はそのじゃんけんで勝率を最大化する戦略を考えます。アプローチとしては、菅野真衣さんの出す手が従う法則性を仮定し、それに対して高い勝率の出る戦略を示します。2023年8月30日現在、ニコニコ動画には第30回までのアーカイブが上がっている為、そこまでの手を分析の対象とします。第25回はマイマイルド公録回で菅野真衣さんの口から出した手の情報が出ていませんが、一旦パーとして分析を行います。（イベントだしチョキ出すでしょ読みでグー出したら負けた記憶があるような...）また、戦略の評…

ABEJA Tech Blog•9ヶ月前

ChatGPT の仕組みを理解する（後編）

こちらは「ChatGPT の仕組みを理解する」の後編記事になります。 前編は以下の記事をご参照ください。 tech-blog.abeja.asia 前半記事では、自然言語の基礎的な部分から GPT-3.5 まで説明していきました。GPT-3.5 の次としては、ChatGPT の元になっている InstructGPT を説明したいところなんですが、InstructGPT では強化学習の手法を使用しているので、後半記事では一旦自然言語から離れて強化学習の基礎から PPO までを説明し、最後にメインコンテンツである InstructGPT → ChatGPT を説明します。 強化学習の基礎事項 強化…

悟の学習帳•1年前

【合格】G検定2022#1を受験した感想　勉強法や難易度、おすすめ書籍について

皆さん、こんにちは 今回は2022年＃1のG検定に無事合格しましたので、G検定の特徴から、勉強方法、感想までガッチリまとめていきたいと思います。 ちなみに私が受験した2022#1は、7399人が受験し、4769名が合格と言うことになりました。 G検定とは？ 合格率（難易度） 試験範囲 人工知能とは 人工知能をめぐる動向 人工知能分野の問題 機械学習の具体的手法 ディープラーニングの概要 ディープラーニングの手法 ディープラーニングの社会実装に向けて 数理・統計 勉強方法 参考書籍を読む 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版 ＡＩ白書 ２０２０ ディー…