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アルゴリズム:Algorithms

アンサンブル学習とマルチエージェントシステム

アンサンブル学習について アンサンブル学習は、機械学習の分野で広く使用されている強力な技術の一つであり、アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、個々のモデルよりも優れた予測性能を達成しようとするア...
アルゴリズム:Algorithms

量子もつれと共分散

  量子もつれ 量子もつれは、2つ以上の粒子が非常に強く結びついた状態であり、空間的にどれだけ離れていても、互いの状態が瞬時に相関する現象となる。 より直感的に考えるために、2つの量子コイン(AとB)がもつれ...
アルゴリズム:Algorithms

情報秘匿化技術について

情報秘匿化技術について 情報秘匿化技術(Data Anonymization)は、個人や機密データなどの敏感な情報を保護するために使用されるアプローチで、データセキュリティとプライバシー保護のために広く利用されている技術...
python

One-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例

概要 One-shot learningは、各クラスに1つだけの学習例しか存在しない状況で分類や認識を行う学習手法であり、その目的は、データが不足している状況でも高い汎化性能を発揮するモデルを実現するこ...
python

Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要とアルゴリズム及び実装例

Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要 Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)は、多様性を...
アルゴリズム:Algorithms

自己組織化マップ(SOM)の概要とアルゴリズム及び実装例

自己組織化マップ(SOM)の概要 自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)は、ニューラルネットワークの一種であり、高次元データを低次元(通常は2次元)の空間にマッピングして視覚化するための手法...
python

マックスマージンアプローチの概要とアルゴリズム及び実装例

マックスマージンアプローチの概要 マックスマージンアプローチ(Max-Margin Approach)は、特にサポートベクターマシン(SVM)などの機械学習アルゴリズムで用いられる概念で、分類問題において最...
Symbolic Logic

エージェントに知的な振る舞いをさせるための考察

エージェントに知的な振る舞いをさせる方法について 今回は、"人工生命とエージェント技術"で述べているエージェントに知的な振る舞いをさせる方法について考察する。 1. 知的な振る舞いの設計: 知的な振る舞いを...
仏教:Buddhism

無の概念と数学的表現及びAI技術への活用

  宇宙の始まりの理論と「無」 ビッグバン理論は、現在広く受け入れられている宇宙の起源に関するモデルであり、宇宙が約138億年前に極めて高温・高密度の状態から急激に膨張を開始したとするものとなる。この理論は、ア...
python

非メトリックMDSでのバイアス修正法(Bias Correction Method)の概要とアルゴリズム及び実装例

非メトリックMDSでのバイアス修正法(Bias Correction Method)の概要 非メトリック多次元尺度法(Non-Metric Multidimensional Scaling, NMS)におけるバイアス修正...
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