グラフニューラルネットワークを用いたマルチエージェントシステムの概要と実装例
グラフニューラルネットワークを用いたマルチエージェントシステムの概要
グラフニューラルネットワーク（GNN）を使用したマルチエージェントシステムは、複数のエージェントがグラフ構造で相互作用し、エージェント間の関係...
アルゴリズム:Algorithms
リアルタイム制約修正（Real-Time Constraint Modification）の概要とアルゴリズム及び実装例について
リアルタイム制約修正（Real-Time Constraint Modification）の概要
リアルタイム制約修正（Real-Time Constraint Modification）は、リアルタイムシステムにおけ...
Temporal Fusion Transformerの概要とアルゴリズム及び実装例
Temporal Fusion Transformerの概要
Temporal Fusion Transformer (TFT) は、複雑な時系列データを扱うために開発されたディープラーニングモデルで、リッチ...
位置バイアス補正したランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
位置バイアス補正したランキングの概要
位置バイアス補正したランキングとは、検索結果や商品リストなどにおいて、アイテムの表示位置によるクリックや選択の偏り（バイアス）を修正し、実際の品質や人気をより正確に反映するランキングを...
音とリズムとメロディとUX
リズムやメロディーと自律神経
"感情と自律神経と”整う”効果について"でも述べたように、人間の自律神経は感情に大きく影響を与え、自律神経は外部の環境から影響を受ける。
音楽の持つリズムやメロディーは、自律神経へ影...
因果推論と強いAIの実現に向けた考察
原因と結果はデータからだけでは得られない
"因果推論の科学 「なぜ？」の問いにどう答えるか"ではその冒頭で、「データは基本的には何も教えてくれない」と述べている。
近年の機械学習技術の発...
ポリシー勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例
ポリシー勾配法の概要
ポリシー勾配法（Policy Gradient Method）は、強化学習（Reinforcement Learning, RL）において、エージェントが直接ポリシー（行動選択の方針）を学習す...
R-GCNの概要とアルゴリズム及び実装例
R-GCNの概要
R-GCN（Relational Graph Convolutional Network）は、グラフデータ上で畳み込み演算を行うニューラルネットワークの一種となる。通常のグラフ畳み込み演算では...
ネガティブサンプリングの概要とアルゴリズム及び実装例
ネガティブサンプリングの概要
ネガティブサンプリングは、自然言語処理や機械学習における学習アルゴリズムの一つで、特に"Word2Vec"でも述べているWord2Vecなどの単語埋め込みモデルで使われ、大規模...
多様性促進ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
多様性促進ランキングの概要
多様性促進ランキング（Diversity-Promoting Ranking）は、情報検索や推薦システムなどで重要な役割を果たす手法の一つであり、この手法は、ユーザーが情報検索結果や推薦されるア...