人工知能:Artificial Intelligence

保護中: 機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法(シャーマン・モリソンの公式、1ランク更新、フィッシャー情報行列、正則条件、推定誤差、オンライン学習、自然勾配法、ニュートン法、探索方向、最急降下法、統計的漸近理論、パラメータ空間、幾何構造、ヘッセ行列、正定値性、ヘリンジャー距離、シュワルツの不等式、ユークリッド距離、統計学、レーベンバーグ・マーカート法、ガウス・ニュートン法、ウルフ条件)

2023.01.24

アルゴリズム:Algorithms幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: ベイズ推論による機械学習における各種モデルの近似計算

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるベイズ推論による機械学習における各種モデルの近似計算(構造化変分推論、変分推論アルゴリズム、混合モデル、共役事前分布、KLダイバージェンス、ELBO、evidence lower bound、崩壊型ギブスサンプリング、ブロッキングギブスサンプリング、近似推論)

2023.01.23

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論ベイズ推定微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory

ISWC2022論文集より

ISWC2022論文集より知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2022より。前回はISWC2021について述べた。今回は、ISWC 2022のについて述べ...

2023.01.22

web技術:web technologyセマンテックウェブ技術:Semantic web Technology機械学習:Machine Learning

保護中: 説明できる人工知能(12)モデル非依存の解釈(グローバルサロゲート (Global Surrogate))

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2023.01.20

推論技術:inference Technology機械学習:Machine Learning

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用価値評価をパラメータを持った関数で実装するValue Function Approximation

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される強化学習に対するニューラルネットワークの適用価値評価をパラメータを持った関数で実装する例(CartPole、Q-table、TD誤差、パラメータ更新、Q-Learning、MLPRegressor、Python)

2023.01.19

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論幾何学:Geometry強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: Clojureを用いたネットワーク解析(2)Glitteringを使ったグラフ中の三角の計算

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるClojure/Glitteringを使ったグラフ中の三角の計算を用いたネットワーク解析(GraphX、Pregel API、Twitterデータセット、カスタム三角形カウントアルゴリズム、メッセージ送信関数、メッセージマージ関数、外部結合、RDD、頂点属性、Apache Spark、Sparkling、MLlib、Glittering、三角カウント、edge cut戦略、random-vertex-cut戦略、ソーシャルネットワーク、グラフ並列計算機能、Hadoop、データ並列システム、RDG、Resilient Distributed Graph、Hama、Giraph)

2023.01.18

Clojureアルゴリズム:Algorithmsグラフ理論最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory

保護中: 確率的バンディッド問題の為のリグレット解析について

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的バンディッド問題の為のリグレット解析について(等比数列の和、ガンマ関数、トンプソン抽出、ベータ分布、裾確率、ミルズ比、部分積分、事後サンプル、共役事前分布、ベルヌーイ分布、累積分布関数、期待値、DMED方策、UCB方策、チェルノフ・へフディングの不等式、尤度、上界、下界、UCBスコア、アーム)

2023.01.13

アルゴリズム:Algorithms強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: 統計数学理論におけるカーネル法の基礎としての再生核ヒルベルト空間

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される統計数学理論におけるカーネル法の基礎としての再生核ヒルベルト空間(正規直交基底、ヒルベルト空間、ガウシアンカーネル、連続関数、カーネル関数、完備化空間、内積空間、同値類、同値関係、コーシー列、線型空間、ノルム、内積の完備化)

2023.01.12

アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra集合論:Set theory

保護中: バッチ型確率的最適化 – 確率的双対座標降下法

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるバッチ型確率的最適化としての確率的双対座標降下法のアルゴリズム(ネステロフの可測法、SDCA、ミニバッチ、計算時間、バッチ近接勾配法、最適解、作用素ノルム、最大固有値、フェンシェルの双対定理、主問題、双対問題、近接写像、平滑化ヒンジ損失、オンライン型確率的最適化、エラスティックネット正則化、リッジ正則化、ロジスティック損失、ブロック座標降下法、バッチ型確率的最適化)

2023.01.11

アルゴリズム:Algorithmsスパースモデリング幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra

保護中: 機械学習の連続最適化としてのニュートン法と修正ニュートン法

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのための機械学習の連続最適化としてのニュートン法と修正ニュートン法(コレスキー分解、正定値行列、ヘッセ行列、ニュートン方向、探索方向、テイラー展開)

2023.01.10

アルゴリズム:Algorithms微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra