HARPの概要とアルゴリズム及び実装例について
HARPの概要
HARP（Hierarchical Attention Relational Graph Convolutional Network for Poverty Prediction）は、貧困予測の...
機械学習:Machine Learning
IoTを行う為の前処理について
IoTを行う為の前処理について
IoT（Internet of Things）データを処理する前処理は、デバイスやセンサーから収集されたデータを解析・利用可能な形に整形し、機械学習モデルやアプリケーションに供給す...
Pointer-Generatorネットワークの概要とアルゴリズムおよび実装例について
Pointer-Generatorネットワークについて
Pointer-Generatorネットワークは、自然言語処理（NLP）のタスクで使用される深層学習モデルの一種であり、特に、抽象的な文章生成、要約、文書か...
Procrustes分析の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Procrustes分析の概要
Procrustes分析（Procrustes analysis）は、二つのデータセットの対応する点群間の最適な回転、スケーリング、並進変換を見つけるための手法となる。この手法は主に、2つ...
最大エントロピー逆強化学習（Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning, MaxEnt IRL）の概要とアルゴリズム及び実装例について
最大エントロピー逆強化学習（Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning, MaxEnt IRL）の概要
最大エントロピー逆強化学習（Maximum Entropy ...
LPAの概要とアルゴリズム及び実装例
LPAの概要
LPA（Label Propagation Algorithm）は、グラフベースの半教師あり学習アルゴリズムの一種であり、このアルゴリズムは、グラフ上のラベル付きノードからラベルなしノードへのラベ...
音声認識処理を行う為の前処理について
音声認識処理を行う為の前処理について
音声認識の前処理は、音声データをモデルに入力可能な形式に変換し、学習や推論を効果的に行うためのステップで、以下のような前処理手法が必要となる。
音声データの変換:
サンプ...
Echo State Network (ESN)について
Echo State Network (ESN)について
Echo State Network（ESN）は、リザーバーコンピューティングの一種で、時系列データやシーケンスデータの予測、分析、パターン認識などに使用...
Block K-FACの概要とアルゴリズム及び実装例について
Block K-FACの概要
Block K-FAC（Block Kronecker-factored Approximate Curvature）は、深層学習モデルの最適化において使用される一種のカーブチャート...
逆強化学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
逆強化学習の概要について
逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning, IRL）は、強化学習の一種で、エキスパートの行動データからエキスパートの意思決定の背後にある報酬関数を学習するタ...