ベイジアンネットワークのサンプリングについて
ベイジアンネットワークのサンプリング（Sampling）について
ベイジアンネットワークのサンプリングは、事後分布からのランダムサンプル生成を通じて、未知の変数やパラメータの確率的な挙動をモデル化するもので、...
ICT技術:ICT Technology
ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）について
ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）について
ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）は、非線形方程式の数値解法や関数の根を求めるための反復法の一つであり、この...
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について
UMAPは、高次元データの非線形次元削減手法であり、データの構造を保持しながら低次元に埋め込むことを目的とし...
GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要
GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要
Graph Neural Networks (GNN) を用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの...
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）は、ハミル...
トラストリージョン法について
トラストリージョン法について
トラストリージョン法（Trust Region Method）は、非線形最適化問題を解決するための最適化アルゴリズムの一つであり、このアルゴリズムは、目的関数の最小化（または最大化）において...
唯一無二のIDを生成する
唯一無二のID
唯一無二のID（ユニークID、Unique Identifier）は、データやオブジェクトを識別するために、一意で重複のない番号や文字列を割り当てたもので、システムやデータベース内で特定の情報を区別するた...
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE（Locally Linear Embedding）は、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、データが局所的に線形...
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
目的:
GNN(Graph Neural Networks)を用いた新しい材料の設計や特性予測を行うサービスは、...
Quantization-Aware Trainingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Quantization-Aware Trainingの概要
Quantization-Aware Training（QAT）は、ニューラルネットワークを効果的に量子化（Quantization）するための訓練手法の一つ...