AlexNetについて
AlexNetについて
AlexNet（アレックスネット）は、2012年に提案されたディープラーニングモデルの一つであり、コンピュータビジョンタスクにおいて画期的な進歩をもたらした手法となる。AlexNetは、"CN...
機械学習:Machine Learning
Boltzmann Explorationの概要とアルゴリズム及び実装例について
Boltzmann Explorationの概要
Boltzmann Explorationは、強化学習において探索と活用のバランスを取るための手法の一つであり、通常、"ε-グリーディ法（ε-greedy）の概要と...
Gelman-Rubin統計量の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Gelman-Rubin統計量の概要
Gelman-Rubin統計量（またはGelman-Rubin診断、Gelman-Rubin統計テスト）は、マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）サンプリング法の収束診断のための統計的...
言語処理の自己学習アプローチの概要とアルゴリズム及び実装例について
言語処理の自己学習アプローチの概要
自己学習（Self-Supervised Learning）は、機械学習の一分野で、ラベルのないデータから学習を行うアプローチの一つであり、言語処理の自己学習アプローチは、言語...
CPC（Contrastive Predictive Coding）の概要とアルゴリズム及び実装例について
CPC（Contrastive Predictive Coding）の概要
Contrastive Predictive Coding（CPC）は、表現学習（representation learning）の手法の一...
Infomapの概要と適用事例及び実装例について
Infomapについて
Infomap（Information-Theoretic Modularity）は、コミュニティ検出アルゴリズムの一つで、ネットワーク内のコミュニティ（モジュール）を特定するために使用...
A2C（Advantage Actor-Critic）の概要とアルゴリズム及び実装例について
A2C（Advantage Actor-Critic）の概要
A2C（Advantage Actor-Critic）は、強化学習のアルゴリズムの一つで、"方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい...
ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックグラフ埋め込み（Dynamic Graph Embedding）は、時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析のための強力...
Faster R-CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について
Faster R-CNNについて
Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Networks）は、物体検出タスクにおいて高速で高精度な結果を提供する一...
多目的探索アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について
多目的探索アルゴリズムについて
多目的探索アルゴリズム（Multi-Objective Optimization Algorithm）は、複数の目的関数を同時に最適化するためのアルゴリズムとなる。多目的最適化は、1つの最適...