MOPSO（Multi-Objective Particle Swarm Optimization）の概要とアルゴリズム及び実装例
MOPSO（Multi-Objective Particle Swarm Optimization）の概要
MOPSO（Multi-Objective Particle Swarm Optimization）は、複数の目的...
最適化:Optimization
ヒューリスティック探索（Hill Climbing、Greedy Searchなど）ベースの構造学習について
ヒューリスティック探索（Hill Climbing、Greedy Searchなど）ベースの構造学習について
ヒューリスティック探索をベースとした構造学習は、最適なモデルや構造を見つけるために、機械学習モデルのアーキテクチ...
SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2）の概要とアルゴリズム及び実装例
SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2）の概要
SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2）は、多目的最適化問題を解く...
リープフロッグ法の概要とアルゴリズム及び実装例について
リープフロッグ法の概要
リープフロッグ法（Leapfrog Method）は、時間発展する運動方程式（特にハミルトニアン力学系）を数値的に解くための時間積分法の一種で、特に、ニュートンの運動方程式（F=ma）を解く際に使...
MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）の概要とアルゴリズム及び実装例
MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）の概要
MOEA/D（分解に基づく多目的進化アルゴリズム）は、多目的最適化問題（MO...
機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
ターゲットドメインに特化したファインチューニングは、機械学習技術において、あるモデルを事前に訓練された一般的なモデルから、特定のタスクやド...
反復最適化アルゴリズムの概要と実装例について
反復最適化アルゴリズムの概要
反復最適化アルゴリズムは、与えられた問題の最適解を見つけるために反復的に近似解を改良していくアプローチとなる。これらのアルゴリズムは、最適化問題において特に有用であり、さまざまな分野で利用され...
アンサンブル学習とマルチエージェントシステム
アンサンブル学習について
アンサンブル学習は、機械学習の分野で広く使用されている強力な技術の一つであり、アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、個々のモデルよりも優れた予測性能を達成しようとするア...
エージェントに知的な振る舞いをさせるための考察
エージェントに知的な振る舞いをさせる方法について
今回は、"人工生命とエージェント技術"で述べているエージェントに知的な振る舞いをさせる方法について考察する。
1. 知的な振る舞いの設計: 知的な振る舞いを...
FitNetによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について
FitNetによるモデルの蒸留の概要
FitNetは、モデルの蒸留（Distillation）手法の一つで、小規模な生徒モデルが大規模な教師モデルから知識を学習するための手法となる。FitNetは特に、異なるアーキテクチ...