Temporal Graph Neural Networkの概要と実装例
Temporal Graph Neural Networkについて
Temporal Graph Neural Networks（TGNN）は、時間情報を考慮したグラフ構造データを処理するためのディープラーニング...
機械学習:Machine Learning
時空間ディープラーニングの概要とアルゴリズム及び実装例
時空間ディープラーニングの概要
時空間ディープラーニング（Spatiotemporal Deep Learning）は、空間的および時間的なパターンを同時に学習するための機械学習技術であり、空間的な情報（位置や構造）と時...
アレアティック不確実性とAIによる解決について
アレアティック不確実性
アレアティック不確実性（Aleatory Uncertainty）とは、主に自然現象や確率的な変動に起因する不確実性を指すものとなる。この種類の不確実性は、本質的にランダムで制御できないも...
ニュートン法での線形収束を改善する方法について
ニュートン法での線形収束を改善する方法について
"ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について"でも述べているニュートン法は、特に凸最適化問題や非線形方程式の解法において非常に有力な手法だが、収束速度が線形にとどまる...
ホログラフィック理論とAI技術
ホログラフィック理論とは
ホログラフィック理論（ホログラフィック原理）は、物理学の理論で、特に宇宙の情報の保存と関連したものとなっている。これは、物理学における情報の保存に関する基本的なアイデアに関わるもので、特に量子...
遺伝的アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について
遺伝的アルゴリズムについて
遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm, GA）は、進化的計算の一種で、自然界の進化プロセスを模倣して問題の最適化を行うための最適化アルゴリズムであり、最適化、探索、機械学習、...
Edge-GNNの概要と実装例
Edge-GNNについて
Edge-GNN (Edge Graph Neural Network) は、グラフ構造におけるエッジ（辺）に焦点を当てたニューラルネットワークアーキテクチャで、エッジの特徴や重みを活用...
ダイナミック線形モデル(DLM)の概要とアルゴリズム及び実装例
ダイナミック線形モデル(DLM)について
ダイナミック線形モデル（Dynamic Linear Model, DLM）は、時間的な変動を考慮した統計的モデリングの一形態であり、このモデルは、時系列データ...
確率の哲学的視点と不確実性のAIによる解決
確率の哲学的視点
確率という概念は様々な視点を持っている。以下に確率に対する視点の相違について述べる。
1. 頻度主義（頻度的アプローチ）: "確率と不確実性とランダム性の関係"でも述べているように頻度主義...
自然勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
自然勾配法の概要
自然勾配法（Natural Gradient Descent）は、"確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい...