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...
プログラミング言語:Programming Language
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...
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...
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...
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)の概要
Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）は、画像生成やデータ補...
Unigram Language Model Tokenizerの概要とアルゴリズム及び実装例について
Unigram Language Model Tokenizerについて
Unigram Language Model Tokenizer（UnigramLM Tokenizer）は、自然言語処理（NLP）タスク...
テンソル分解のランダムアルゴリズムの概要と実装例について
テンソル分解のランダムアルゴリズムについて
テンソル分解のランダムアルゴリズムは、大きなテンソルをより小さなテンソルの積に分解する方法で、テンソルは多次元配列であり、テンソル分解はそのテンソルを複数のランク1テンソル（ま...
マルコフ決定過程（MDP）と強化学習を統合したアルゴリズムと実装例
マルコフ決定過程（MDP）と強化学習を統合したアルゴリズム
"マルコフ決定過程(MDP)の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているマルコフ決定過程（MDP）と"強化学習技術の概要と各種実装について"で述べ...