有限要素法の概要とアルゴリズム及び実装例
有限要素法の概要
有限要素法（Finite Element Method、FEM）は、物体や構造物の振る舞いや応力解析を数値的に解析するための手法であり、複雑な構造や物体に対する力や荷重の影響を詳細にモデル化...
機械学習:Machine Learning
重複のあるグループ正則化の概要と実装例について
概要
重複のあるグループ正則化（Overlapping Group Lasso）は、機械学習や統計モデリングにおいて、特徴選択やモデルの係数の推定に使用される正則化手法の一種であり、通常のグループ正則化と...
Relative Positional Encodingの概要とアルゴリズム及び実装例
Relative Positional Encodingについて
Relative Positional Encoding（RPE）は、トランスフォーマー・アーキテクチャを使用するニューラルネットワークモデルにおいて...
ガウス・ザイデル法の概要とアルゴリズム及び実装例について
ガウス・ザイデル法の概要
ガウス・ザイデル法は、線形方程式の連立方程式の解を求めるための反復法の一つであり、特に、係数行列が対角要素が非ゼロであり、対角優位性を持つ場合に効果的な手法となる。
この方法では、方程式の...
深層強化学習（DRL）によるマルチエージェントシステムの概要と実装例
深層強化学習（DRL）によるマルチエージェントシステム
深層強化学習（DRL）によるマルチエージェントシステムの実装にはいくつかの方法がある。以下に一般的な手法について述べる。
1. 環境の定義: マルチエー...
DANMF (Dynamic Attributed Network with Matrix Factorization)の概要と実装例について
DANMF (Dynamic Attributed Network with Matrix Factorization)について
DANMF（Dynamic Attributed Network with Ma...
転移学習の概要とアルゴリズムおよび実装例について
転移学習について
転移学習（Transfer Learning）は、機械学習の一種であり、あるタスクで学習したモデルや知識を、異なるタスクに適用する技術であり、通常、新しいタスクに必要なデータが少ない場合や、高い...
Transformer-based Causal Language Modelの概要とアルゴリズムおよび実装例について
Transformer-based Causal Language Modelについて
Transformer-based Causal Language Model（Transformativeベースの因果言語...
Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD)の概要
Higher Order Singular Value Decomposition（HOSVD）は、テンソル（3次...
脱構築とグラフニューラルネットワーク
哲学の歴史と人工知能技術におけるパターン認織
現代思想入門の序章では、
「人間は歴史的に、社会および自分自身を秩序化し、ノイズを排除して、純粋で正しいものを目指していくという道を歩んできました...