Metapath2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例
Metapath2Vecの概要
Metapath2Vecは、グラフデータ上でのノードの表現学習に使用される手法の1つであり、この手法は、ノードの系列データから、各ノードの密なベクトル表現を学習するものとなる。M...
機械学習:Machine Learning
アトミックノルムの概要と適用事例と実装例
アトミックノルムの概要
アトミックノルム（Atomic norm）は、最適化や信号処理などの分野で使用されるノルムの一種であり、一般的に、アトミックノルムはベクトルや行列の構造的な特性を反映するために設計...
Stacked RNNについて
Stacked RNNについて
Stacked RNN（スタックされた再帰型ニューラルネットワーク）は、"RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で...
フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要とアルゴリズム及び実装例について
フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要
フィッシャー計算法（Fisher's Linear Discriminant）は、2つのクラスを区別するための線形な識別モデルを構築するための手法で、クラス間の分散を最大化し、ク...
音声認識や画像認識、自然言語処理や生体情報分析による感情の抽出
イントロダクション
感情認識の為のモデルは"感情認識と仏教哲学とAIについて"で述べているように様々なモデルかぜ提案されている。また、音声認識、画像認識、自然言語処理、生体情報分析等のAI技術による感情の抽出も数多く...
TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例
TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要
TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradien...
メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について
メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について
メタパスは、異種グラフ内の異なるエッジタイプやノードタイプ間のパターンを表現するためのグラフパターンであり、異種グラフにおいて、異なるエッジ...
フランク・ウォルフ法の概要と適用事例及び実装例
フランク・ウォルフ法の概要
フランク・ウォルフ法(Frank-Wolfe method)は、1956年にマルグリート・フランクとフィリップ・ウォルフによって提案された、非線形最適化問題を解くための数値計算アルゴリズムとな...
Deep RNNについて
Deep RNNについて
Deep RNN（Deep Recurrent Neural Network）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、複数のRNN層を積み重ねたモデルとなる。Deep RNN...
フィッシャー情報行列の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
フィッシャー情報行列の概要
フィッシャー情報行列（Fisher information matrix）は、統計学と情報理論の分野で使用される概念であり、確率分布に関する情報を提供する行列となる。この行列は、統計モデルのパ...