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...
機械学習:Machine Learning
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合によるアルゴリズムと実装例について
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合によるアルゴリズム
ベイジアンネットワークを用いた推論と行動の統合は、確率的なモデルを利用してエージェントが環境とやり取りしながら最適な行動を選択する手法であり、ベイジ...
GraphWaveの概要とアルゴリズム及び実装例について
GraphWaveについて
GraphWaveは、グラフデータの埋め込みを学習するための手法の一つであり、グラフデータ埋め込みは、ノードやエッジの特徴を低次元のベクトルに変換する技術で、グラフデータを機械学習ア...
非最大値抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)アルゴリズムの概要と実装例について
非最大値抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)アルゴリズムの概要
非最大値抑制（Non-Maximum Suppression、NMS）は、物体検出などのコンピュータビジョンのタスクに使用され...
トランスフォーマーXLの概要とアルゴリズム及び実装例について
トランスフォーマーXLについて
「トランスフォーマーXL」は、自然言語処理（NLP）などのタスクで成功を収めた深層学習モデルであるトランスフォーマー（Transformer）の拡張バージョンの一つとなる。トランスフォ...
モンテカルロドロップアウトの概要とアルゴリズム及び実装例について
モンテカルロドロップアウトの概要
モンテカルロドロップアウト（Monte Carlo Dropout）は、ドロップアウト（Dropout）を用いたニューラルネットワークの推論時における不確かさの推定手法となる。通...
Graph Isomorphism Network (GIN)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Graph Isomorphism Network (GIN)の概要
高性能なグラフニューラルネットワークは、その構造をデザインする際に経験的な直感やヒューリスティック、 実験的な試行錯誤に頼っているものも多い。...
U-netの概要とアルゴリズム及び実装例について
U-netの概要
U-Netは、画像セグメンテーション（画像の各ピクセルを対応するクラスに割り当てるタスク）におけるディープラーニングアーキテクチャの一つであり、2015年に提案されたこのネットワークは、医療画像処理...
WordPieceの概要とアルゴリズム及び実装例について
WordPieceについて
WordPieceは、自然言語処理（NLP）タスクで用いられるトークン化アルゴリズムの一つで、特に"BERTの概要とアルゴリズム及び実装例について"にも述べているBERT（Bidire...
クロスエントロピーの概要と関連アルゴリズム及び実装例
クロスエントロピーの概要
クロスエントロピー（Cross Entropy）は、情報理論や機械学習などの分野でよく使われる概念です、特に、分類問題において、モデルの予測と実際のデータとの間の差異を定量化するために使われるも...