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グラフニューラルネットワークを用いたアーバンインテリジェンスの概要と関連アルゴリズム及び実装例

グラフニューラルネットワークを用いたアーバンインテリジェンスの概要 アーバンインテリジェンスは、都市や都市環境におけるデータを収集し、解析して都市の運営やサービスの改善に役立てる技術・概念で、グラフニューラルネ...
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Noise Contrastive Estimation (NCE)の概要とアルゴリズム及び実装例

Noise Contrastive Estimation (NCE)の概要 Noise Contrastive Estimation (NCE) は、確率モデルのパラメータを推定するための手法であり、特に大...
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DeepPromptの概要とその利用について

DeepPromptの概要 DeepPromptは、OpenAIが提供するプログラミング支援ツールの1つで、自然言語処理(NLP)モデルを使用して、プログラミングに関する質問やタスクに対する自動コード生成をサポートす...
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UCT (Upper Confidence Bounds for Trees)の概要とアルゴリズム及び実装例について

UCT (Upper Confidence Bounds for Trees)の概要 UCT(Upper Confidence Bounds for Trees)は、"モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例につい...
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OpenAI Codexの概要とその利用について

OpenAI Codexの概要 OpenAI Codexは、テキストからコードを生成するための自然言語処理モデルで、Codexは、GPTシリーズのモデルをベースにしており、大規模なプログラミングコーパスでトレーニング...
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グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計の概要と関連アルゴリズム及び実装例

グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計の概要 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた建築構造設計は、建築物の構造を自動的に生成し、評価するための手法となる。以下にその概要について述べる。 ...
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Contrastive Divergence (CD)の概要とアルゴリズム及び実装例

Contrastive Divergence (CD)の概要 Contrastive Divergence (CD)は、主に制限付きボルツマンマシン(RBM)のトレーニングに使用される学習アルゴリズムで、デ...
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GANの概要と様々な応用および実装例について

GANについて GAN(Generative Adversarial Network)は、生成的敵対的ネットワークと呼ばれる機械学習のアーキテクチャとなる。このモデルは、2014年にイアン・グッドフェローによって...
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モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例について

モンテカルロ木探索の概要 モンテカルロ木探索(Monte Carlo Tree Search、MCTS)は、決定木探索の一種であり、ゲームの状態空間を探索し、最適な行動を見つけるための確率的手法となり、特にゲームや意思決定...
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Negative Log-Likelihoodの概要とアルゴリズム及び実装例

Negative Log-Likelihoodの概要 Negative Log-Likelihood (NLL)は、統計学や機械学習においてモデルのパラメータを最適化するための損失関数の一つで、特に、確率分...
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