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...
街道へ行けなかった国-ハンガリー
街道へ行けなかった国-ハンガリー
本ブログでは、司馬遼太郎の「街道をゆく」をベースに日本国内、あるいは海外の彼が関心を持って訪れた国について述べている。「街道をゆく」耽羅紀行の中で彼は、行きたい海外の国々として、モンゴル高原と...
感情認識と仏教哲学とAIについて
感情認識の歴史
梅田聡「感情」イントロダクションより。
「感情」は、我々人間にとって、個人の生存レベルにおいても、他者とのコミュニケーションを要する
社会生活においても、極めて重要な役割を持つ心...
方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
方策勾配法について
方策勾配法（Policy Gradient Methods）は、強化学習の一種で、特に方策（ポリシー）の最適化に焦点を当てる手法となる。方策は、エージェントが状態に対してどのような行動を選択すべ...
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析は、グラフデータ内の時間的なパターン、トレンド、予測を理解するために使用される。...
MobileNetについて
MobileNetについて
MobileNetは、コンピュータビジョン分野で広く使用されているディープラーニングモデルの一つであり、Googleが開発したモバイルデバイス向けに最適化された軽量で高効率な"CNNの概要...
Word Sense Disambiguationの概要とアルゴリズム及び実装例について
Word Sense Disambiguationの概要
Word Sense Disambiguation（WSD）は、自然言語処理（NLP）の分野で重要な課題の一つで、この技術の目的は、文中の単語が複数の意味...
ソフトマックス関数の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
ソフトマックス関数の概要
ソフトマックス関数（Softmax function）は、実数のベクトルを確率分布に変換するために使用される関数であり、通常、機械学習の分類問題において、モデルの出力を確率として解釈する...