ISOMAP(Isometric Mapping)の概要とアルゴリズム及び実装例
ISOMAP（Isometric Mapping）の概要
ISOMAP（Isometric Mapping）は、非線形次元削減手法の一つで、高次元データを低次元空間に埋め込むアルゴリズムとなる。特に、データが曲面状に分布...
Netflixにおける推薦システム
Netflixの推薦システム
Netflixの推薦システムは、ユーザーの視聴履歴、評価、検索履歴、閲覧時間、およびお気に入りリストなどの情報を基にして、そのユーザーにとって最適なコンテンツを提案することを目的としたも...
FitNetによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について
FitNetによるモデルの蒸留の概要
FitNetは、モデルの蒸留（Distillation）手法の一つで、小規模な生徒モデルが大規模な教師モデルから知識を学習するための手法となる。FitNetは特に、異なるアーキテクチ...
NFT技術とステーブルコイン
NFT技術について
NFT（Non-Fungible Token）技術は、ブロックチェーンを基盤としたデジタルアセットの所有権や独自性を表現するための技術であり、以下のような特徴を持つ。
唯一性と所有権の確立:...
情報とエネルギーの交換 -マックスウェルの悪魔について
マックスウェルの悪魔
マックスウェルの悪魔（Maxwell's demon）は、19世紀の物理学者ジェームズ・クラーク・マックスウェルによって提案された思考実験で、この実験は、熱力学の第二法則に対する挑戦として広く認...
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...
非メトリックMDSの概要とアルゴリズム及び実装例
非メトリックMDS(Non-metric Multidimensional Scaling)の概要
非メトリックMDSは、データの類似性や非類似性（しばしば「順序データ」や「ランキング」として与えられる）を基に、データを...
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...
NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)の概要とアルゴリズム及び実装例
NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)の概要
NSGA-IIIは、多目的最適化(MOO: Multi-Objective Optimization)のため...
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...