多目的探索アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について
多目的探索アルゴリズムについて
多目的探索アルゴリズム（Multi-Objective Optimization Algorithm）は、複数の目的関数を同時に最適化するためのアルゴリズムとなる。多目的最適化は、1つの最適...
アルゴリズム:Algorithms
ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックグラフ埋め込み（Dynamic Graph Embedding）は、時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析のための強力...
Faster R-CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について
Faster R-CNNについて
Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Networks）は、物体検出タスクにおいて高速で高精度な結果を提供する一...
RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について
RNNについて
RNN（Recurrent Neural Network）は、時系列データやシーケンスデータをモデル化するためのニューラルネットワークの一種であり、過去の情報を保持し、新しい情報と組み合わせること...
自己適応型探索アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について
自己適応型探索アルゴリズム
自己適応型探索アルゴリズム（Self-Adaptive Search Algorithm）は、進化計算や最適化の文脈で使われるアルゴリズムの一群で、アルゴリズム内のパラメータや戦略が問題に適応的...
ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミックモジュール検出は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の手法の一つであり、この手法は、ダイナミックネットワーク内でコ...
CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について
CNNについて
CNN（Convolutional Neural Network）は、主に画像認識、パターン認識、画像生成などのコンピュータビジョンタスクに使用される深層学習モデルとなる。以下にCNNについての基本的...
ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）について
ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）は、2018年にJeremy ...
ガウス・エルミート積分の概要とアルゴリズム及び実装について
ガウス・エルミート積分について
ガウス・エルミート積分(Gaussian-Hermite Integration)は、数値積分の手法の1つで、特に確率密度関数がガウス分布(正規分布)であるような確率論的な問題や、量子力学...
高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法は、デ...