特徴量逆強化学習（Feature-based Inverse Reinforcement Learning）の概要とアルゴリズム及び実装例について
特徴量逆強化学習（Feature-based Inverse Reinforcement Learning）の概要
特徴量逆強化学習（Feature-based Inverse Reinforcement Lear...
ICT技術:ICT Technology
Sigma.jsを用いたグラフデータの可視化について
Sigma.jsを用いたグラフデータの可視化について
Sigma.jsは、Webベースのグラフ可視化ライブラリで、対話的なネットワーク図を作成するのに役立つツールとなる。以下に、Sigma.jsを使用してグ...
EdgeBoxesアルゴリズムの概要と実装例について
EdgeBoxesアルゴリズム
EdgeBoxes（エッジボックス）アルゴリズムは、物体検出のための候補領域提案手法の一つとなる。この手法は、画像中の潜在的な物体の位置を特定するために使用され、物体が存在する可能性が...
HOOI (High-Order Orthogonal Iteration)の概要とアルゴリズム及び実装例について
HOOI (High-Order Orthogonal Iteration)の概要
High-Order Orthogonal Iteration（HOOI）は、テンソルの高次元の"特異値分解(Singular Valu...
TD学習の概要とアルゴリズム及び実装例
TD学習の概要
TD（Temporal Difference）学習は、強化学習（Reinforcement Learning）の一種で、エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化する方法を学習するための手法と...
Girvan-Newmanアルゴリズムの概要と実装例について
Girvan-Newmanアルゴリズムの概要
Girvan-Newmanアルゴリズムは、グラフ理論においてネットワークのコミュニティ構造を検出するためのアルゴリズムであり、このアルゴリズムは、エッジの媒介中心性...
Selective Searchの概要とアルゴリズム及び実装例について
Selective Searchとは
Selective Searchは、コンピュータビジョンと物体検出の分野で使用される、物体検出のための候補領域提案手法の一つであり、物体検出は、画像中の物体の位置を特定するタスク...
OpenNMTの概要とアルゴリズム及び実装例
OpenNMTの概要
OpenNMT（Open-Source Neural Machine Translation）は、ニューラル機械翻訳のためのオープンソースプラットフォームであり、翻訳モデルの構築、トレーニン...
Alternating Least Squares for Matrix Factorization (ALS-MF)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Alternating Least Squares for Matrix Factorization (ALS-MF)の概要
Alternating Least Squares for Matrix Factorizat...
TD誤差（Temporal Difference Error）の概要と関連アルゴリズム及び実装例
TD誤差（Temporal Difference Error）の概要
TD誤差（Temporal Difference Error）は、強化学習において用いられる概念の一つで、状態価値関数や行動価値関数の更新におい...