Tensor Power Methodの概要とアルゴリズム及び実装例について
Tensor Power Methodの概要
Tensor Power Methodは、テンソルの"特異値分解(Singular Value Decomposition, SVD)の概要とアルゴリズム及び実装例について"...
ICT技術:ICT Technology
プロンプトエンジニアリングの概要とその利用について
プロンプトエンジニアリングの概要
"BERTの概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているBERTではパラメター数が3.5億、コーパスに含まれる単語数が30億、"GPTの概要とアルゴリズム及び実装例について"で...
Soft Actor-Critic (SAC) の概要とアルゴリズム及び実装例
Soft Actor-Critic (SAC) の概要
Soft Actor-Critic（SAC）は、強化学習（Reinforcement Learning）のアルゴリズムの一種で、主に連続行動空間を持つ問題に対...
グラフデータのDiffusion Modelsの概要とアルゴリズム及び実装例について
グラフデータのDiffusion Modelsの概要
グラフデータのDiffusion Modelsは、ネットワーク上で情報や影響がどのように広がるかをモデル化する手法であり、ソーシャルネットワークやネットワー...
Mask R-CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について
Mask R-CNNについて
Mask R-CNN（Mask Region-based Convolutional Neural Network）は、物体検出と物体セグメンテーション（インスタンスセグメンテーション）...
サブワードレベルのトークン化について
サブワードレベルのトークン化について
サブワードレベルのトークン化は、テキストデータを単語よりも小さなサブワード（部分単語）に分割する自然言語処理（NLP）のアプローチとなる。これは、文の意味を理解しやすくし、語...
ベクトルデータベースの概要について
ベクトルデータベースについて
ベクトルデータベース（Vector Database）は、データベースの一種で、主にベクトルデータを格納し、クエリや検索などの操作をベクトル空間で行うことを目的としたものとなる。
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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...
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...