動的計画法の核心パターンと実装テクニック
動的計画法の基本フレームワーク
動的計画法は過去の計算結果を再利用し、重複計算を回避する手法です。計算結果は通常1次元または2次元の配列に格納されます。実装には以下の3ステップが不可欠です。
ステップ1: 状態の定義
配列memo[i]の意味を明確に定義します。例えばmemo[i]が「i段目までの階段を登る方法の総数」を表す場合、最終的にmemo[n]が求める解となります。 ...
8月2日 20:11 投稿
MATLABによるサインコサインアルゴリズム（SCA）の実装
1. パラメータ設定
% パラメータ設定
population = 30; % 個体数
dimensions = 2; % 問題次元
upper_bounds = [5, 5]; % 変数の上限値
lower_bounds = [-5, -5]; % 変数の下限値
max_iterations = 150; % 最大反復回数
objective_func = @(x) sum(x.^2); % 適合度関数、必要に応じて調整可能
2. 初期個体群生成
% 初期個体群生成関数
function solutions = create_initia ...
7月14日 00:21 投稿
SGDからAdamWまで：JAXオプティマイザのフルセットでハイパーパラメータ調整の悩みを解消
JAXはPython+NumPyプログラムのための合成変換ライブラリで、微分、ベクトル化、GPU/TPU向けJITコンパイルなどの機能を提供します。その中でも、JAXのオプティマイザモジュールは深層学習モデルのトレーニングに強力なサポートを提供し、基礎的なSGDから高度なAdamWまで、様々なトレーニングシナリオに対応できるため、ハイパーパラメータ調整の悩みから解放されます。
JAX ...
7月9日 22:19 投稿