人工知能に関する断創録

このブログでは人工知能のさまざまな分野について調査したことをまとめています(更新停止: 2019年12月31日)

2014-07-01から1ヶ月間の記事一覧

今日のUnity (2) Rigidbodyの生成

今日のUnity (1) 始めましたのつづき。前回、サンプルとして貼っておいたRigidbodyTestの作り方をまとめておきたい。ちなみに言語はJavaScript。Create Ballsのボタンを押すとボールが5個ランダム方向に飛び出す。Resetボタンを押すと初期化する。ボールはRi…

モンテカルロ積分

Pythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)のつづき。3章のモンテカルロ積分について実験した。 モンテカルロ積分 モンテカルロ積分を使うと統計や機械学習で頻繁に出てくる期待値を求める積分が乱数生成で簡単に計算できる。期待値を求める積分とは下の…

今日のUnity (1) 始めました

2014年の目標(2014/1/4)にあげたように、今年は3DエンジンのUnityでいろいろ作ってみたい。JavaやPythonでやったみたいに「Unityでゲーム作りますが何か?」というタイトルで解説サイトを立ち上げようとも思ったのだけれど考えなおした。理由はいくつかあ…

受理・棄却法 (4)

Pythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)の受理・棄却法(2014/7/12)4回目。今回は練習問題2.18を解いてみた。下のような〜分布という名前がついていない完全に任意な目標分布にしたがう乱数を受理・棄却法で生成してみよう。提案分布には標準正規分布…

受理・棄却法 (3)

Pythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)の受理・棄却法(2014/7/12)の3回目。今回は、練習問題2.8を解いてみた。目標分布を標準正規分布、提案分布を二重指数分布(ラプラス分布)とし、受理・棄却法(棄却サンプリング)を用いて標準正規分布にした…

受理・棄却法 (2)

Pythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)の受理・棄却法(2014/7/12)の2回目。前回は、提案分布に一様分布を使ったためサンプリングの効率が悪かった。今回は、より効率のよい提案分布gとしてベータ分布を使ってみよう。目標分布fは前回と同じベータ分…

受理・棄却法

Pythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)のつづき。今回は、2.3節の受理・棄却法(acceptance-rejection method)、別名、棄却サンプリング(rejection sampling)による乱数生成を実験してみる。この方法を使うと事実上あらゆる分布(特定の名前がつい…

混合分布から乱数を生成

Pythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)のつづき。今回は、2.2.3節の混合分布から乱数を生成する実験してみました。2.2.3節によるとある確率分布fが別の確率分布gとpの混合分布として次のように書ける場合があるそうです。たとえば、スチューデントのt…

離散的な乱数の生成

Pythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)のつづき。今回は、2.2.2節の離散分布に従う乱数を生成してみます。逆変換法の原理とほとんど同じだけど離散分布なので生成される乱数が自然数のみなのが違います。 を生成することを考える。ここで、の台(確率…

Box-Muller法

Pythonによるモンテカルロ法入門(2014/6/20)のつづき。今回はBox-Muller法を使って標準正規分布に従う乱数を生成してみました。あとおまけで中心極限定理に基づく正規乱数の生成も試してみます。 Box-Muller法 Box-Muller法は、2つの一様乱数から標準正規…