Tucker分解の概要とアルゴリズム及び実装例
Tucker分解の概要
Tucker分解は、多次元データの分解手法であり、テンソル分解の一種となる。Tucker分解は、テンソルを複数の低ランクなテンソルの積として近似している。通常、テンソル \( \mathbf{X}...
人工知能:Artificial Intelligence
Prioritized Experience Replayの概要とアルゴリズム及び実装例について
Prioritized Experience Replayの概要
Prioritized Experience Replay（PER）は、"Deep Q-Network (DQN)の概要とアルゴリズムおよび実装例に...
テンソル分解法によるダイナミックモジュール検出について
テンソル分解法によるダイナミックモジュール検出について
テンソル分解法（Tensor Decomposition）は、高次元のテンソルデータを低ランクのテンソルに近似する手法であり、この手法は、データの次元削減や特徴抽出...
多クラス物体検出モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について
多クラス物体検出モデルについて
多クラス物体検出モデルは、画像やビデオフレーム内の複数の異なるクラス（カテゴリ）の物体を同時に検出し、それらの物体の位置を境界ボックスで囲むタスクを実行するための機械学習モデルとなる。...
多言語エンベディングの概要とアルゴリズム及び実装について
多言語エンベディングについて
多言語エンベディング（Multilingual Embeddings）は、異なる言語のテキストデータをベクトル空間に埋め込む技術となる。この埋め込みは、テキストデータ内の言語情報を数...
Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要
Non-Negative Tensor Factorization（非負テンソル分解、NTF）は、多次元データの表現を求めるための手法...
Rainbowの概要とアルゴリズム及び実装例について
Rainbowの概要
Rainbow（"Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning"）は、深層強化学習の分野で重要な成果を収めた論文...
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）について
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）は、動的なグラフデータに対処するために設計されたグラ...
翻訳モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について
機械学習における翻訳モデルについて
機械学習における翻訳モデルは、自然言語処理（NLP）の分野で広く使用されており、ある言語から別の言語へのテキスト翻訳を自動化するために設計されているものとなる。これらのモデルは...
SqueezeNetについて
SqueezeNetについて
SqueezeNet（スクイーズネット）は、軽量でコンパクトなディープラーニングモデルの一つで、"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込みニューラルネットワー...