エピステミック不確実性とAIによる補完
エピステミック不確実性
エピステミック不確実性（Epistemic Uncertainty）は、知識や情報の不足、または不完全性から生じる不確実性を指し、ある事象やシステムについての理解が不十分であるために発生し...
機械学習:Machine Learning
ニュートン法のリスケーリングについて
ニュートン法のリスケーリングについて
ニュートン法のリスケーリングは、数値最適化において収束速度を改善したり、特異点や局所最適解に関する問題を回避するために使用される手法の一つであり、リスケーリングは、最適化の計算過程で...
Adaptive PSO（自己適応型粒子群最適化）の概要とアルゴリズム及び実装例
Adaptive PSO（自己適応型粒子群最適化）の概要
Adaptive PSO（自己適応型粒子群最適化） は、"粒子群最適化の概要と実装について"で述べている粒子群最適化アルゴリズムの一種で、アルゴリズムパラメータを動...
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...
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...