多クラス物体検出モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について
多クラス物体検出モデルについて
多クラス物体検出モデルは、画像やビデオフレーム内の複数の異なるクラス（カテゴリ）の物体を同時に検出し、それらの物体の位置を境界ボックスで囲むタスクを実行するための機械学習モデルとなる。...
2024-01
多言語エンベディングの概要とアルゴリズム及び実装について
多言語エンベディングについて
多言語エンベディング（Multilingual Embeddings）は、異なる言語のテキストデータをベクトル空間に埋め込む技術となる。この埋め込みは、テキストデータ内の言語情報を数...
Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要
Non-Negative Tensor Factorization（非負テンソル分解、NTF）は、多次元データの表現を求めるための手法...
街道をゆく 台湾紀行
サマリー
旅は人間が新しい場所を訪れ、異なる文化や歴史を体験するための行為であり、旅を通じて、歴史的な場所や文化遺産を訪れることで、歴史的な出来事や人々の生活を実際に感じることができ、歴史をより深く理解し、自分自身の視野を広げる...
オランダ近辺の絵画 – フランダースの犬とルーベンス
オランダの黄金期と絵画
"街道をゆく オランダ紀行"や"街道をゆく 唐津・平戸・佐世保・長崎への道"で述べているように、17世のオランダは世界貿易や、都市向け園芸農業(チューリップ等)、ガラス工芸、毛織物、造船、醸造、印刷など...
Rainbowの概要とアルゴリズム及び実装例について
Rainbowの概要
Rainbow（"Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning"）は、深層強化学習の分野で重要な成果を収めた論文...
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）について
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）は、動的なグラフデータに対処するために設計されたグラ...
翻訳モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について
機械学習における翻訳モデルについて
機械学習における翻訳モデルは、自然言語処理（NLP）の分野で広く使用されており、ある言語から別の言語へのテキスト翻訳を自動化するために設計されているものとなる。これらのモデルは...
SqueezeNetについて
SqueezeNetについて
SqueezeNet（スクイーズネット）は、軽量でコンパクトなディープラーニングモデルの一つで、"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込みニューラルネットワー...
CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要とアルゴリズム及び実装例
CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要
CP分解（CANDECOMP/PARAFAC）は、テンソル分解の一種で、多次元データの分解手法の一つとなる。CP分解は、テンソルを複数のランク1テンソルの和として...