カルマンフィルタスムーザーの概要とアルゴリズム及び実装例について
カルマンフィルタスムーザーの概要
カルマンフィルタスムーザー（Kalman Filter Smoother）は、カルマンフィルタリングの一種であり、時系列データの状態推定を改善するために使用される手法となる。...
python
DCGANの概要とアルゴリズム及び実装例
DCGANの概要
DCGANは、Generative Adversarial Network (GAN) の一種で、画像生成に特化した深層学習モデルとなっている。GANは、2つのネットワーク「生成器 (Generat...
ダイナミックベイジアンネットワーク（DBN）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ダイナミックベイジアンネットワーク（Dynamic Bayesian Network、DBN）
ダイナミックベイジアンネットワーク（Dynamic Bayesian Network、DBN）は、ベイジアンネッ...
Nested Monte Carlo Search (NMC)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Nested Monte Carlo Search (NMC)の概要
Nested Monte Carlo Search（NMC）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て"で述べているモンテカルロ木探...
グラフ比較のコスト法やハンガリアン法について
グラフ比較のコスト法やハンガリアン法について
グラフ比較は、データ構造間の類似性や差異を分析し、ネットワーク解析やバイオインフォマティクス、化学構造の分析、機械学習などで活用される手法となる。これにより、構造や...
Self-Attention GANの概要とアルゴリズム及び実装例
Self-Attention GANの概要
Self-Attention GAN (SAGAN) は、生成モデルの一種で、特に画像生成において重要な技術を提供するために、Self-Attention機構を導入したGe...
動的ベイジアンネットワークの変分ベイズ法による解析
動的ベイジアンネットワークの変分ベイズ法による解析
動的ベイジアンネットワーク（DBN）は、時間の経過とともに変化する不確かさをモデリングするためのベイジアンネットワークの一種となる。変分ベイズ法は、複雑な確...
共役勾配法について
共役勾配法について
共役勾配法（Conjugate Gradient Method）は、連立線形方程式の解法や非線形最適化問題の解法に使用される数値計算アルゴリズムであり、共役勾配法は特に大規模な連立線形方程式の解法に効...
多次元尺度構成法（MDS, Multidimensional Scaling）について
多次元尺度構成法（MDS, Multidimensional Scaling）について
多次元尺度構成法（MDS）は、多変量データを可視化するための統計的手法の一つであり、データ間の距離または類似性を保持しながら、データポ...
半導体技術とGNN
半導体技術とGNN
"半導体の設計プロセスへのAIの適用およびAIアプリケーション用半導体チップについて"で述べているように、現在のAI技術は半導体技術により支えられている。それらはNVIDIAに代表される深層...