Optuna™は、オープンソースのハイパーパラメーター自動最適化フレームワークです。「Optuna Meetup #1」では、Optunaのユーザー、導入を検討している方、また開発者を中心に、Optunaの様々な活用方法が共有されました。鈴木氏は、物質の結晶構造の解析におけるOptunaの活用について発表しました。全2回。後半は、Optunaを採用した理由と検証の結果について。前回はこちら 鈴木雄太氏（以下、鈴木）：具体的なコードの一例を示したいと思います。ちなみにこのコードは公開しているので、もしよかったら見てみてください。Optuna Examplesからもリンクを貼ってもらっています。 このObjectiveの中ですが、マシンラーニングを見慣れない方は、マシンラーニングのハイパーパラメーターも見慣れない感じかと思います。 例えば、シグナルのバックグラウンドの下に、シグナルとは別に信号
import matplotlib.pyplot as plt coeff = np.corrcoef(X, Y)[0, 1] plt.figure(figsize=(5,5)) plt.title("correlation coefficient = {0:.3f}".format(coeff)) plt.scatter(X, Y) plt.xlim([0, 1]) plt.ylim([0, 1]) plt.grid() plt.show() Collecting optuna Downloading optuna-2.10.0-py3-none-any.whl (308 kB) [K |████████████████████████████████| 308 kB 5.4 MB/s [?25hRequirement already satisfied: numpy in /usr/l
パーティクル・フィルタの原理 ざっくり言うと、パーティクル・フィルタは適者生存の原理に基づく動的最大値探索法です。 パーティクル (particle) とは小さな粒つぶのことですので、日本では「粒子フィルタ」ともいいますが、ここでは解りやすくパーティクルを「生き物」と考えて、その動作原理をやさしく解説致します。 確率や統計の知識がなくても解るように書きましたので、関数とベクトルを御存知であれば、たぶん「ははあ、パーティクル・フィルタというのは、こういうものか」と、ご納得いただけると思います。 エサの数と子供の数 自然界にはエサの多い所と少ない所があり、天敵がいなければ、生き物の分布は大体エサの分布に一致すると考えてよいでしょう。 エサの多い所にいるものほど沢山の「子孫」を作り、エサの少ない所にいるものは子孫を残すこともできぬまま消えてゆきます。 子供は親の近くで生活しますが、親よりもっとエ
パーティクルフィルタ(Particle Filter, 粒子フィルタ、モンテカルロフィルタ)は、複数の粒子にノイズをくわえながら観測データとモデルを元に内部状態を推定しく手法.非線形なモデルに対しても適用でき、粒子の数だけ精度はよくなるが、計算量もその分増え、粒子数がNのときに時間計算量はO(N)となる. 実装が簡単で様々な分野で適用することができるのが特徴. パーティクルフィルタでは、任意の分布を粒子の分布の密度で近似できるため、 非線形のモデルにも適用できている. 以下の絵がパーティクルフィルタの処理の流れの概要です. 上図のワンセットを繰り返していくことで、モデルの状態を推定し続けます. この場合推定しているのはもちろん\(x_n\)です. 左上に描いているように確率分布で確率が高いところにはたくさんの粒子をばら撒くことでその粒子の偏り方(濃度)で分布を近似しています. 変数 \(x
はじめに：Optunaとは 使い方 インストール 最適化問題の例 問題設定 最適化 最適化の結果 ニューラルネットワークのハイパーパラメータチューニング 問題設定 実装 ハイパーパラメータを引数に取り、ニューラルネットワークを構成する関数 ハイパーパラメータを引数にとり、最適化手法を返す関数 ハイパーパラメータを引数に取り、学習済のモデルを返す関数 ハイパーパラメータを引数に取り、最小化したい値を返す目的関数 いざ最適化 はじめに：Optunaとは OptunaとはPFNが世に送り出した最適化枝刈りライブラリです。 Pythonのコードとして機械学習のコードのどこにでも入れることができ、非常に使いやすいAPIとなっています。大体、結構丁寧なサンプル・解説が公式ドキュメントに既にあるので、分かる方は此方を読むのが一番早いでしょう。 Welcome to Optuna’s documentat
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