最適化:Optimization

Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）行列の概要 Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）は、機械学習の最適化...

トレースノルムの概要 トレースノルム（または核ノルム）は、行列のノルムの一種であり、行列の特異値の和として定義されるものとなる。これは特に、行列の低ランク近似や行列の最小化問題において重要な役割を果たして...

TTM (Tensor-Train Matrix)の概要 Tensor-Train Matrix（TTM）は、テンソルのユニークな表現形式であり、行列のテンソル化を通じて行列のテンソル形式の表現を可能にするアプローチとな...

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...

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 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...

Tensor Train Decompositionの概要 Tensor Train Decomposition（TT分解）は、多次元テンソルの次元削減やデータ圧縮の手法の一つであり、テンソルを複数の低ランクテンソルの積...

非負値行列因子分解（NMF）の概要 非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization、NMF）は、与えられた非負の行列を2つの非負の行列の積に分解する手法となる。具体的には、与えられ...

特異値分解(Singular Value Decomposition, SVD)の概要 特異値分解（Singular Value Decomposition、SVD）は、行列を3つの行列の積に分解する手法であり、この分解...