Few-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例
概要
Few-Shot Learningは、少数の学習例から新しいクラスやタスクを正しく分類・予測することを目的とした手法で、主に、画像認識や自然言語処理（NLP）、音声認識、医療診断など、限られたデー...
画像認識技術
SkipGANomalyの概要とアルゴリズム及び実装例
SkipGANomalyの概要
SkipGANomaly は、異常検知（Anomaly Detection）を目的とした "GANの概要と様々な応用および実装例について"で述べているGANベースの手法で、通常の GA...
BigGANの概要とアルゴリズム及び実装例
BigGANの概要
BigGANは、Google DeepMindの研究者によって提案された高解像度・高品質な画像生成が可能なGAN（Generative Adversarial Network）で、特に、大規模なデ...
SNGAN (Spectral Normalization GAN)の概要とアルゴリズム及び実装例
SNGAN (Spectral Normalization GAN)の概要
SNGAN（Spectral Normalization GAN）は、"GANの概要と様々な応用および実装例について"で述べているGAN（G...
Pythonと機械学習(2)深層学習と強化学習
Pythonと機械学習
概要
Pythonは、簡単に学べること、読みやすいコードを書けること、広範囲にわたるアプリケーションに使えることなどの、多くの優れた特徴を持つ汎用プログラミング言語となる。...
LIDAR（Light Detection and Ranging)と生成系AIとGNN
LIDAR（Light Detection and Ranging）
LIDAR（Light Detection and Ranging、ライダー）は、レーザー光を使用して対象物までの距離を測定し、周囲の環境や物体の3次元...
Hard Negative Miningの概要とアルゴリズム及び実装例について
Hard Negative Miningの概要
Hard Negative Mining（ハードネガティブマイニング）は、機械学習の分野の特に異常検知や物体検出などのタスクにおいて、難しい（学習が進まない）ネガティブサンプ...
プルーニングやクオンティゼーションなどによるモデルの軽量化について
プルーニングやクオンティゼーションなどによるモデルの軽量化について
モデルの軽量化は、深層学習モデルをより小さい、高速、エネルギー効率の高いモデルに変換するための重要な手法であり、モデルの軽量化にはさまざまなアプローチが...
GANの概要と様々な応用および実装例について
GANについて
GAN（Generative Adversarial Network）は、生成的敵対的ネットワークと呼ばれる機械学習のアーキテクチャとなる。このモデルは、2014年にイアン・グッドフェローによって...
Procrustes分析の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Procrustes分析の概要
Procrustes分析（Procrustes analysis）は、二つのデータセットの対応する点群間の最適な回転、スケーリング、並進変換を見つけるための手法となる。この手法は主に、2つ...