Block K-FACの概要とアルゴリズム及び実装例について
Block K-FACの概要
Block K-FAC（Block Kronecker-factored Approximate Curvature）は、深層学習モデルの最適化において使用される一種のカーブチャート...
人工知能:Artificial Intelligence
KI 2021: Advances in Artificial Intelligence論文集より
KI2021
KI 2021は、Gesellschaft für Informatik (GI) のFachbereich Künstliche Intelligenzの...
製品設計と陳腐化管理におけるデータ統合と意思決定のためのオントロジー開発と最適化
プロダクトデザインとオブソーズメントマネジメントにおけるデータ統合と意思決定のためのオントロジー開発と最適化
「Ontology Modeling in Physical Asset Management」。「第五...
逆強化学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
逆強化学習の概要について
逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning, IRL）は、強化学習の一種で、エキスパートの行動データからエキスパートの意思決定の背後にある報酬関数を学習するタ...
Metapath2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例
Metapath2Vecの概要
Metapath2Vecは、グラフデータ上でのノードの表現学習に使用される手法の1つであり、この手法は、ノードの系列データから、各ノードの密なベクトル表現を学習するものとなる。M...
アトミックノルムの概要と適用事例と実装例
アトミックノルムの概要
アトミックノルム（Atomic norm）は、最適化や信号処理などの分野で使用されるノルムの一種であり、一般的に、アトミックノルムはベクトルや行列の構造的な特性を反映するために設計...
Stacked RNNについて
Stacked RNNについて
Stacked RNN（スタックされた再帰型ニューラルネットワーク）は、"RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で...
フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要とアルゴリズム及び実装例について
フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要
フィッシャー計算法（Fisher's Linear Discriminant）は、2つのクラスを区別するための線形な識別モデルを構築するための手法で、クラス間の分散を最大化し、ク...
KI 2020: Advances in Artificial Intelligence論文集より
KI2020
このプロシーディングスは、2020年9月21日から25日の間に、ドイツのバンベルグ大学主催で開催された第43回ドイツ人工知能会議（KI 2020）で発表された論...
音声認識や画像認識、自然言語処理や生体情報分析による感情の抽出
イントロダクション
感情認識の為のモデルは"感情認識と仏教哲学とAIについて"で述べているように様々なモデルかぜ提案されている。また、音声認識、画像認識、自然言語処理、生体情報分析等のAI技術による感情の抽出も数多く...