Deep Q-Network (DQN)の概要とアルゴリズムおよび実装例について
Deep Q-Network (DQN)の概要
Deep Q-Network（DQN）は、ディープラーニングとQ-Learningを組み合わせた手法で、Q関数をニューラルネットワークで近似することによって、高次元の...
ICT技術:ICT Technology
TIME-SI (Time-aware Structural Identity)の概要とアルゴリズム及び実装について
TIME-SI (Time-aware Structural Identity)について
TIME-SI（Time-aware Structural Identity）は、時間に関連する情報を考慮に入れてネット...
画像検出でのイメージピラミッドや高解像度特徴マップによる小さい物体の検出について
画像検出でのイメージピラミッドや高解像度特徴マップによる小さい物体の検出について
画像検出において、小さい物体の検出は一般的に難しい課題となる。小さい物体はピクセル数が少ないため、特徴が不明瞭で、通常の解像度の特徴マ...
エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要
エイヒンホルツアルゴリズム（Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm）は、文字列検索やパターンマ...
ボードゲームとAI “アルファ碁はなぜ人間に勝てたのか” 読書メモ
イントロダクション
AlphaGo（アルファ碁）は、Google DeepMindによって開発されたコンピュータ囲碁プログラムで、2015年10月に、人間のプロ囲碁棋士を互先（ハンディキャップなし）で破った初のコン...
Dueling DQNの概要とアルゴリズム及び実装例について
Dueling DQNの概要
Dueling DQN（Dueling Deep Q-Network）は、強化学習においてQ学習をベースとしたアルゴリズムであり、価値ベースの強化学習アルゴリズムの一種となる。Duel...
MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)の概要とアルゴリズム及び実装例について
MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)について
MAGNAは、生物学的ネットワークにおいて、異なる種類のノード（たとえば、タンパク質や遺伝...
物体検出モデルへの位置情報をリファインするヘッド（例：回帰ヘッド）の追加について
物体検出モデルへの位置情報をリファインするヘッド（例：回帰ヘッド）の追加について
物体検出モデルに位置情報をリファインするためのヘッド（例：回帰ヘッド）を追加することは、物体検出の性能向上に非常に重要なアプローチとな...
Leskアルゴリズムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Leskアルゴリズムの概要
Leskアルゴリズムは、自然言語処理の分野で、単語の意味を判定するための手法の一つであり、特に、単語の多義性解消（Word Sense Disambiguation, WSD）に使用さ...
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。...