PyTorchモデルがTorchScriptに変換できないときに確認すること
torch.jit.traceを試してみるtorch.jit.script(model)がうまくいかない場合でも、torch.jit.trace(model, sample_input)ならうまくいく場合があります。torch.jit.traceを使った場合、変換後
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C++でOpenCVを使った時にハマったこと
PyTorchと併用した際の undefined reference to cv::imreadundefined referenceは、リンクすべきライブラリをリンクし忘れている場合に発生するエラーですが、今回はきちんとリンクしているのにエラーが消えませんでした。自分の場合は、P
【テトリスを作る②】基本機能の実装
「テトリスを作る」第2回は、SRSシステムやスコア計算を除く基本機能の実装です。前回の記事はこちら具体的には、TetrominoクラスPlayFieldクラスTetrionクラスCanvasクラス（GUI用）EventHandlerクラス（キー入力管理）Applicatio
【テトリスを作る①】設計
テトリスはプログラミング入門教材としてよく使われているらしく、インターネット上にも解説記事がたくさんあります。一方でそれらのほとんどが単純なテトリスであり、販売されているものと比較すると機能が不足しています。そこでこの記事では、テトリスのガイドライン(Tetris Wiki)に従い、なるべ
【サーベイ編】深層強化学習を使ってTSPを解く
深層強化学習を用いたTSP・VRPの解法について調査する機会があったのでまとめます。TSP(巡回セールスマン問題)やVRP(配送経路問題)がどういう問題か、ということは知っている前提で話を進めます。対象とする手法・問題対象の問題今回対象となる問題は、2次元のユークリッドTS
【pythonで最適化】いろんな方法でTSPを解いてみた！
NP困難な最適化問題として知られる巡回セールスマン問題を、複数の近似解法と厳密解法を使って解いてみました。使用した解法は以下の４個です。整数計画問題(MTZ制約を使用、厳密解法)遺伝的アルゴリズム(近似解法)焼きなまし法(近似解法)2-opt(山登り法として実装、近似解法)実装はp
強化学習の基礎 マルコフ決定過程とQ-Learningについて
この記事では、強化学習を理解するための基本的な知識であるマルコフ決定過程によるモデル化とQ-Learningアルゴリズムについての解説を行います。マルコフ決定過程(Markov Decision Process, MDP)確率論におけるマルコフ性とは、「現在の状態が直前の状態にのみ
焼きなまし法（simulated annealing）の理論について
概要この記事では、焼きなまし法を支える理論について数学的な側面から解説することを目指します。焼きなまし法をマルコフ過程としてモデリングすることにより、アルゴリズムが大域的最適解に収束するための条件について調べよう、と言うのが全体的な流れです。連続と離散のギャップにより、ここで紹介する最適解
Simulated Annealingの簡単なまとめ
キーワード：最適化・近似解法・マルコフ過程Simulated Annealingってなに？日本語では擬似焼きなまし法とも呼ばれる、最適化問題に対する近似解法の一つで物性物理学における焼きなましからのアナロジーによって設計されています。温度パラメーターによって状態遷移を管理し
Yenのアルゴリズム
KSPについて少し勉強したので、理解を深めるために実装してみました。この記事ではアルゴリズムのイメージをつかむことを目的とし、アルゴリズム流れの説明実装例の紹介 を行います。厳密な解説を目的としたものではないのでご注意ください。KSP（K-shortest path pro