Zero-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例
概要
Zero-Shot Learning（ZSL）とは、事前に学習されていないクラスに対しても、追加の学習なしで分類や予測を行う手法である。このアプローチは、従来の機械学習やディープラーニングモデルが...
深層学習:Deep Learning
疎密なデータでの機械学習とMoE(Mixture of Experts)
疎密なデータでの機械学習
疎な領域（データが少ない）と密な領域（データが多い）が混在するデータ集合に対して深層学習を行うと、以下のような現象や問題が起こりやすくなる。
1. バイアスが生じる（学習...
残差結合について
残差結合について
残差結合（Residual Connection）は、深層学習ネットワークにおいて層を跨いで情報を直接伝達する手法の一つであり、この手法は、特に深いネットワークを訓練する際に発生する勾配消失や勾配爆発の...
パーソナライズドランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
パーソナライズドランキングの概要
パーソナライズドランキングは、ユーザーごとに最適な順位でアイテムを提供するランキングの手法で、一般的なランキングシステムでは、全ユーザーに対して同じ順位でアイテムを提示するが、パーソナライ...
OpenPoseの概要とアルゴリズム及び実装例
OpenPoseの概要
OpenPoseは、カーネギーメロン大学のペルソナ・コンピュータ・センター（Perceptual Computing Lab）によって開発された、リアルタイムで人間の姿勢を検出するライブラリで...
ニューラルランキングモデルの概要とアルゴリズム及び実装例
ニューラルランキングモデルの概要
ニューラルランキングモデルは、検索エンジンや推薦システムなどで利用される機械学習モデルの一種であり、主な目的は、与えられたクエリやユーザーの情報に基づいて、最適な順位でアイテム（例えばウェ...
ECO(Efficient Convolution Network for Online Video Understanding)の概要とアルゴリズム及び実装例
ECO(Efficient Convolution Network for Online Video Understanding)の概要
ECO（Efficient Convolutional Network for...
PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)の概要とアルゴリズム及び実装例
PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)の概要
PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）は、シーン解析タスク、特にセマンティックセグメンテーションに...
Few-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例
概要
Few-Shot Learningは、少数の学習例から新しいクラスやタスクを正しく分類・予測することを目的とした手法で、主に、画像認識や自然言語処理（NLP）、音声認識、医療診断など、限られたデー...
SkipGANomalyの概要とアルゴリズム及び実装例
SkipGANomalyの概要
SkipGANomaly は、異常検知（Anomaly Detection）を目的とした "GANの概要と様々な応用および実装例について"で述べているGANベースの手法で、通常の GA...