LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE（Locally Linear Embedding）は、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、データが局所的に線形...
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
目的:
GNN(Graph Neural Networks)を用いた新しい材料の設計や特性予測を行うサービスは、...
Quantization-Aware Trainingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Quantization-Aware Trainingの概要
Quantization-Aware Training（QAT）は、ニューラルネットワークを効果的に量子化（Quantization）するための訓練手法の一つ...
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）は、既知の情報をもとに、ネットワーク内の変数やノードの事後分...
修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法（Modified Newton Method）は、通常のニュートン-ラフソン法を改良して、いくつかの課題に対処するために開発されたアルゴリズムで、修正されたニュート...
箱根の歴史
箱根の地理
箱根（Hakone）は、箱根は、神奈川県と静岡県の境に位置する箱根山を中心に形成された地域であり、美しい山岳地帯で、温泉、自然、歴史的観光地として有名な場所となっている。
箱根の中心にある、箱根山は現在...
場の理論とコミュニケーション活性化へのAI技術の適用
場とは何か
「“背景重力波」が存在する証拠を捉えた” 米など研究チーム」では宇宙の初期から存在すると考えられている重力波である背景重力波を捉えたという記事が報告されている。
"時間と空間を...
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNEは、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、t-SNEは主にデータの可...
GNNを用いた製品の特性や機能をモデル化し、市場の反応や需要の変動を予測するサービスの概要
概要
Graph Neural Networks (GNN)を用いた製品特性・機能のモデル化と市場の反応・需要変動予測に関するサービスは、以下のような概要となる。
サービス概要:
1. 目的: 製品の...
ベクトル自己回帰モデルの概要と適用事例および実装例について
ベクトル自己回帰モデルについて
ベクトル自己回帰モデル(Vector Autoregression Model, VARモデル)は、統計学や経済学などの分野で使用される時間系列データのモデリング手法の一つです...