@goonew

文字列アルゴリズム・データ構造を作ったりしていた．CS-IKNだった.

Joined September 2009
  • Tweets5.7K
  • Following372
  • Followers335
130Media
データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2019　8日目の記事です．ソートするぞ！　O(n log n)時間よりも速く！！！！　（ただしword RAMを仮定）（word RAMって何でしょうかね？） O(n loglog n)時間で整数をソートする（Word RAM modelを仮定して） qiita.com/goonew/items/edb88… #Qiita

O(n loglog n)時間で整数をソートする（Word RAM modelを仮定して） - Qiita

この記事はデータ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2019 8日目の記事です． 7日目は@lempijiさんによる「条件付きソートアルゴリズムを紹介したい」です． 9日目は@okateimさんによる「3進数を簡潔に表現しよう」です． 昨日の記事に続き，本日...

qiita.com
18
1
47
これ本当に鶏油だったっぽく，リプレイを見たら4区画目購入しなくなっている．提出する前にリプレイは確認しろ
高蟻@goonewOct 1
農業お疲れ様でした．駆け込み参加です．昨日昼にBray-Curtisでリプレイをクラスタリングして各々IL（勝率良いクラスタで2600位くらい）．それらをexploitするように12時間PPOという鶏油を入れて今朝提出です．ILに勝率3%しか増えず，ルールベースには弱くなった．オレは……ILを信じ切れなかった……
4
701
ILを信じ切っている（なぜ俺は……）
1
224
高蟻 retweeted
DECEM@JadeYi25Oct 1
My #Kaggriculture approach: entity Transformer behavior cloning (2D RoPE, Muon) on Kaggle's daily top-episode data, trained in 3 stages: 1) pretrain on all top games; 2) fine-tune on the latest day; 3) specialize on the newest versions of the ladder's strongest team.
4
5
1
52
3,547
高蟻 retweeted
電電@yosyuaomenwwOct 1
PPOでの介入はポケカコンペでやってたノウハウを活かせたのでとても良かった データ作る際に強制力を持たせる+その動作をすることに報酬を設けるとその方向にモデルが学習していく
1
1
25
1,302
(shigeさんとか被りますが、) 農業のソリューションとしては、模倣学習->PPOで、伸び悩んできたら、棋譜分析を回し、弱点発見→方策に、"4区画買う"、"トマト買う"、"メロン買う"などの介入→PPOでグッと伸ばせました。PPOだけでは見つからない筋をモデルに示すの大事だったかなと思ってます。
4
59
1,621
農業コンペ取り組み - 上位の公開ログから模倣学習 - 模倣学習したモデルをPPO - 報酬は勝敗のみ(勝ち+1, 引分0, 負け-1) - 学習は約3.6億STEP(対戦数だと12.7万局) - 後処理 - 最終日に余っているものは売り切る - 倉庫溢れが起きないように溢れる前に売り切る - 最後メロンを育てる
2
8
3
142
22,962
タスク単位に分解してPPO，なるほどすぎ
1
206
高蟻 retweeted
中野@SpiCa_0914Oct 1
農業コンペお疲れ様でした！ 上位陣の対戦ログをチームID付きで模倣学習→資金が枯渇しないものをPPO 目的地・タスクを出力にして最短経路移動し、完了したら次の目的地・タスクを設定する、というアプローチで上手く学習できました 最後まで伸び続けてましたが上位のスピードには追いつけませんでした
2
29
1,036
今回駆け込むにあたって一番悩んだのは報酬設計で，結局終端報酬±1のみにしたんですが，もっと密な報酬にしたほうがよかったんだろうか（対照実験する時間なく．報酬こだわってもうまくいかないこと多いが……）
7
364
農業お疲れ様でした．駆け込み参加です．昨日昼にBray-Curtisでリプレイをクラスタリングして各々IL（勝率良いクラスタで2600位くらい）．それらをexploitするように12時間PPOという鶏油を入れて今朝提出です．ILに勝率3%しか増えず，ルールベースには弱くなった．オレは……ILを信じ切れなかった……
1
1
1
24
1,834
× 2600位くらい ✓ レート2600くらい（60位前後）
237
Replying to @KawattaTaido
自分も同じ感覚で、prize圏は間違いなくそうだと思います。金圏内なら工夫すればワンチャン少リソースでもという感じですかね。
1
1
7
546
kaggricultureお疲れ様でした 諸々の特徴量から各農夫のfrom, to, toのでやる1アクションをmajkelのリプレイから模倣学習して、それをベースにいくつかの公開notebookを相手にPPOしました PPOの対戦相手に対しては勝率85%出たが全く汎化していなくて何も分からずにゃんこ
4eta(しーた)@bio4eta_Sep 25
農業、ここ1週間ぐらい完全に理解した気になっていて計算機と仲良くしていたんですが、ここにきて何もわかっていなかったことがわかり、にゃんこですにゃんこ
2
36
2,346
最終提出前は賞金圏だったけど5~10組くらいはLB滝登り中だった. 解法としては、BCしてからPPOした (20Mパラメータ 3億ステップ 5090*1で1日). ユニットの行動はタスクを指定する形式(経路はxの移動優先の貪欲)にした. 経路焼きなましやreward shapingによる教師なし学習とかも実験したけどうまくいかず
2
3
71
3,202
Kaggriculture、自分視点は計算資源ゲーだった。 最後の方はでかいモデルにすればするほど、学習量増やせば増やすほど強くなった。 Orbit Warsも同じっぽかったししばらくこんな感じなのかな。
2
2
36
2,748
最強！
kelicht🍟@kelicht11Sep 25
主著論文 "Distributionally Robust Algorithmic Recourse for Tree Ensembles" が #NeurIPS2026 に採択されました✌️✌️ アルゴリズム的償還（≒反実仮想説明）において，将来のモデル変動に対してロバストなアクションを求める効率良い最適化アルゴリズムを提案しました．共著者の皆様に感謝です！！
4
1,014
主著論文 "Distributionally Robust Algorithmic Recourse for Tree Ensembles" が #NeurIPS2026 に採択されました✌️✌️ アルゴリズム的償還（≒反実仮想説明）において，将来のモデル変動に対してロバストなアクションを求める効率良い最適化アルゴリズムを提案しました．共著者の皆様に感謝です！！
2
1
46
2,679
CLeaR 2027 welcomes submissions on causal learning and reasoning! Karthika and I are serving as Program Chairs, and we’d love to see your work. Submission deadline: November 16, 2026 (AoE) cclear.cc/2027
5
14
1,590
第2ラウンド補欠の連絡きた。上12人辞退すると出られる。なるほどなるほど、なるほどね。
8
473
第二ラウンド進出したぜ！優勝するぞ！！！
しげ@shige_skywalkerSep 23
PTCGABC(ポケカコンペ), Strategy部門の評価も終わりました！みなさんありがとうございました〜！ また第二ラウンドや、PlayGroundでお会いしましょう！ kaggle.com/competitions/poke…

The Pokémon Company - PTCG AI Battle Challenge Strategy

Analyze data and agentic play supporting the Pokémon Trading Card Game

kaggle.com
1
3
63
5,471
Load more