最適化問題のアルゴリズムの1つ。
その場しのぎの貪欲法でAHC水色までこれたものの、焼きなまし法やビームサーチなどを本番で使いこなせていないのでちゃんと勉強しよう、と思いました。 初回の今回はIntroduction to Heuristic Contest で勉強しました。 目的 自力で挑んで足りなかった考察を身につける。 問題概要 ABCではコンテストの種類をAACからAZCまでの26種類に増やすことにしました。 26種類のコンテストをタイプ1からタイプ26と番号付けます。 ユーザーの満足度が出来るだけ高くなるように、365日分のコンテストの日程を決めようと思います。 満足度計算方法 初日のコンテスト開始前の時点では満足度…
こんにちは、yatabis です。 今回 AHC012 に参加したので、やったことなどを書き残しておきます。 AHC012 は 4時間の短期コンテストでした。 4時間というのは Heuristic の問題を解くには短く、スピード感がとても大事になると思っています。 ABC などより時間が長くて大変なのですが、それでも時間いっぱい使わないと間に合わないことがほとんどです。 また、多くの人が時間いっぱい使っているため、長期のコンテストに比べて費やす時間に差が出にくく、より経験や実力がダイレクトに反映される気がします。 さて、結果ですが、90.0M のスコアで 105位で終了しました。 今回で He…
どうも、かわばっちゃんです。 今回はボルツマンマシンについて紹介します。 ボルツマシンとは ディープラーニングで使われる手法です。 ディープラーニングでは入力層、隠れ層、出力層で構成されます。 隠れ層というのは入力層と出力層を除く中間の層です。 ディープラーニングでは人工ニューラルネットワーク（ANN）という複数の層によって構成され、その層の中にある複数のニューロン一つ一つがその他ニューロン全てと繋がるような形になります。 ボルツマンマシンでは入力層、隠れ層、出力層のニューロンそれぞれが0もしくは1の値を持ちます。 そして、ボルツマンマシンの目的は、全てニューロンのエネルギーを最小とすることで…
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