線形計画法の概要とアルゴリズム及び実装例について
線形計画法の概要
線形計画法（Linear Programming, LP）は、線形関数を最適化（最大化または最小化）する問題を解く数学的手法であり、多くの最適化問題に適用され、特に資源配分、スケジューリング、輸送計画など...
機械学習:Machine Learning
信頼性反復法 (Trust-Region Methods)法の概要とアルゴリズム及び実装例
信頼性反復法 (Trust-Region Methods)法の概要
信頼性反復法（Trust-Region Methods）は、非線形最適化問題を解くためのアルゴリズムの一つで、勾配降下法や"ニュートン法の概要とアルゴリ...
EAS（Evolutionary Annealing-Search）の概要とアルゴリズム及び実装例
EAS（Evolutionary Annealing-Search）の概要
EAS（Evolutionary Annealing-Search）は、進化的アルゴリズム（Evolutionary Algorithm, EA）...
リザーバーコンピューティングについて
リザーバーコンピューティング
リザーバーコンピューティング（Reservoir Computing、RC）は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種で、特に時系列データの処理において効果を発揮する機械学...
ベイジアン多変量統計モデリングの概要とアルゴリズム及び実装例について
ベイジアン多変量統計モデリングの概要
ベイジアン多変量統計モデリングは、ベイジアン統計学の枠組みを使用して、複数の変数（多変量）を同時にモデル化する手法であり、この手法は、観測データに対する確率的な構造を捉え、不...
ペナルティ関数法の概要とアルゴリズム及び実装例
ペナルティ関数法の概要
ペナルティ関数法（Penalty Function Method）は、制約付き最適化問題を制約なし最適化問題に変換する手法で、これにより、既存の制約なし最適化アルゴリズム（例えば、勾配法や"ニュー...
NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)の概要とアルゴリズム及び実装例
NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）の概要
NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）は、多目的...
数理論理学とGNN
数理論理学の概要
数理論理学は、数学的な方法や技法を用いて論理学を研究する学問分野となる。"論理学をつくる 第1部論理学をはじめる 読書メモ"等でも述べている論理学は推論や論証の原理、真理や偽りの概念などを研究...
ST-CNNの概要とアルゴリズム及び実装例
ST-CNNの概要ST-CNN（Spatio-Temporal Convolutional Neural Network）は、時空間データ（例えば、動画、センサーデータ、時系列画像など）を処理するために設計された畳み込みニュ...
Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）について
Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）は、確率的勾配法とモンテカルロ法を組み...