Selective Searchの概要とアルゴリズム及び実装例について
Selective Searchとは
Selective Searchは、コンピュータビジョンと物体検出の分野で使用される、物体検出のための候補領域提案手法の一つであり、物体検出は、画像中の物体の位置を特定するタスク...
機械学習:Machine Learning
OpenNMTの概要とアルゴリズム及び実装例
OpenNMTの概要
OpenNMT（Open-Source Neural Machine Translation）は、ニューラル機械翻訳のためのオープンソースプラットフォームであり、翻訳モデルの構築、トレーニン...
TD誤差（Temporal Difference Error）の概要と関連アルゴリズム及び実装例
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...
MODA (MOdule Detection in Dynamic Networks Algorithm)の概要と実装例について
MODA (MOdule Detection in Dynamic Networks Algorithm)について
MODAは、動的ネットワークデータにおいて、モジュール（ノードのグループ）を検出するためのアル...
物体検出におけるアンカーボックスの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
物体検出におけるアンカーボックスの概要
物体検出におけるアンカーボックスは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースの物体検出アルゴリズムで広く使用される概念で、アンカーボックスは、画像内の複数の位置やスケール...
GNMT（Google Neural Machine Translation）の概要とアルゴリズム及び実装例
GNMT（Google Neural Machine Translation）の概要
GNMT（Google Neural Machine Translation）は、Googleが開発したニューラル機械翻訳シス...
Tensor Train Decompositionの概要とアルゴリズム及び実装例について
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...
Actor-Criticの概要とアルゴリズム及び実装例について
Actor-Criticの概要
Actor-Criticは、強化学習のアプローチの一つで、方策（ポリシー）と価値関数（価値推定子）を組み合わせた方法であり、Actor-Criticは、方策ベース法と価値ベース法の長...
DynamicTriadの概要とアルゴリズム及び実装例
DynamicTriadの概要
DynamicTriad（ダイナミックトライアド）は、人々や組織、その他の要素間の関係を調査し、そのネットワーク構造や特性を理解するための手法である社会ネットワーク分析（SNA）...
IoU（Intersection over Union）の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
IoU（Intersection over Union）の概要
IoU（Intersection over Union）は、物体検出や領域提案などのコンピュータビジョンのタスクで使用される評価指標の一つで、予測された...