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ベイズ最適化でパラメータチューニングを行う - kumilog.net
Scikit-Optimizeを使ってベイズ最適化で機械学習のハイパーパラメータの探索を行いました。 はじめに グリッドサーチ 手書き文字での実験 ベイズ最適化 参考 Pythonでベイズ最適化 探索範囲 ブラックボックス関数 ガウス過程での最適化 結果 まとめ はじめに ...
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【自然界の天才数学者:クモが描く驚異の幾何学】クモの巣は単なる獲物の罠ではありません。それは、自然が数億年かけて書き上げた「究極のアルゴリズム」の結晶です。◉ 「生きているコンパス」としての脚クモは自分の脚を定規やコンパスとして使い、角度や距離をミリ単位で計測します。設計図なしに、現場の環境に合わせてリアルタイムで計算を行い、最適な「多角形」を構築していくのです。◉ 対数螺旋と自己相似性(フラクタル)中心から広がる螺旋は、巻貝や銀河にも見られる「対数螺旋」を描きます。これは中心からの距離が変わっても形が変わらない「自己相似性」を持っており、どの部分を切り取っても数学的な美しさと強度が保たれています。◉ 構造工学と黄金比の融合放射状の糸(半径線)が作る均等な角度は、獲物が飛び込んだ衝撃を網全体に分散させる、最も効率的な構造。この間隔や比率には、人間が「最も美しい」と感じる黄金比が隠されていることも少なくありません。◉ 動的な数理最適化「何角形にするか」は固定されていません。種類、サイズ、枝の間隔……。それら無数の変数を「本能」というプログラムで処理し、最小のエネルギー(糸)で最大の成果を
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