Exponential Smoothingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Exponential Smoothingについて
指数平滑法（Exponential Smoothing）は、時系列データの予測やデータの平滑化に使用される統計的手法の一つであり、特に、過去の観測値を基に未...
自然言語処理を用いた文章の評価について
自然言語処理を用いた文章の評価について
自然言語処理（NLP）を用いた文章の評価は、テキストデータの品質や特性を定量的または定性的に評価するプロセスであり、さまざまなNLPタスクやアプリケーションに関連した手法と...
SSD (Single Shot MultiBox Detector)の概要とアルゴリズム及び実装例について
SSD (Single Shot MultiBox Detector)について
SSD（Single Shot MultiBox Detector）は、物体検出タスクを行うためのディープラーニングベースのアルゴリズム...
Cytoscape.jsを用いたデータの可視化について
Cytoscape.jsを用いたデータの可視化について
Cytoscape.jsは、JavaScriptで書かれたグラフ理論ライブラリであり、ネットワークやグラフデータの可視化を行うために広く使用されている...
不風流処也風流 – 風流ならざるところもまた風流
「不風流処也風流」風流ならざるところもまた風流
「不風流処也風流」は、「風流ならざるところもまた風流」という読みで、禅の公案集『碧巌録』にある言葉のひとつとなる。「風流」という言葉の発端がこれらしい。
臨済宗福聚寺住職で...
ε-グリーディ法（ε-greedy）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ε-グリーディ法（ε-greedy）の概要
ε-グリーディ法（ε-greedy）は、強化学習などの探索と活用（exploitationとexploration）のトレードオフを取り扱うためのシンプルで効果的な戦略で...
モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）の概要
モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）は、制御理論の一手法であり、制御対象のモデルを使用して将来の...
LSTMの概要とアルゴリズム及び実装例について
LSTM(Long Short-Term Memory)について
LSTM（Long Short-Term Memory）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、主に時系列データや自然言語処理（N...
DenseNetについて
DenseNetについて
DenseNet（Densely Connected Convolutional Network）は、2017年にGao Huang、Zhuang Liu、Kilian Q. Weinber...
SNAP (Stanford Network Analysis Platform)の概要と実装例について
SNAP (Stanford Network Analysis Platform)について
SNAPは、Stanford大学のコンピュータサイエンス研究室で開発されたオープンソースのソフトウェアライブラリであり...