アルゴリズム:Algorithms 遺伝的アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について
遺伝的アルゴリズムについて
遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm, GA）は、進化的計算の一種で、自然界の進化プロセスを模倣して問題の最適化を行うための最適化アルゴリズムであり、最適化、探索、機械学習、...
人工知能:Artificial Intelligence
アルゴリズム:Algorithms python Edge-GNNの概要と実装例
Edge-GNNについて
Edge-GNN (Edge Graph Neural Network) は、グラフ構造におけるエッジ（辺）に焦点を当てたニューラルネットワークアーキテクチャで、エッジの特徴や重みを活用...
python ダイナミック線形モデル(DLM)の概要とアルゴリズム及び実装例
ダイナミック線形モデル(DLM)について
ダイナミック線形モデル（Dynamic Linear Model, DLM）は、時間的な変動を考慮した統計的モデリングの一形態であり、このモデルは、時系列データ...
python 確率の哲学的視点と不確実性のAIによる解決
確率の哲学的視点
確率という概念は様々な視点を持っている。以下に確率に対する視点の相違について述べる。
1. 頻度主義（頻度的アプローチ）: "確率と不確実性とランダム性の関係"でも述べているように頻度主義...
python 自然勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
自然勾配法の概要
自然勾配法（Natural Gradient Descent）は、"確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい...
アルゴリズム:Algorithms 量子サポートベクトルマシンの概要とアルゴリズム及び実装例
量子サポートベクトルマシンの概要
量子サポートベクトルマシン（Quantum Support Vector Machine、Q-SVM）は、古典的なサポートベクトルマシン（Support Vector Mac...
python Deep Graph Infomaxの概要と実装例
Deep Graph Infomax
Deep Graph Infomax (DGI) は、グラフデータに対する無教師学習手法の一つで、ノード表現を学習するために 情報理論 に基づいた目標を設定するアプローチとな...
python Information Set Monte Carlo Tree Search (ISMCTS)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Information Set Monte Carlo Tree Search (ISMCTS)の概要
Information Set Monte Carlo Tree Search（ISMCTS）は、不完全情報ゲーム（例...
python リーマン最適化のアルゴリズムと実装例について
リーマン最適化
リーマン最適化（Riemannian Optimization）は、通常の最適化手法をリーマン多様体上で行うアプローチとなる。
ここでの多様体とは「局所的には単純だが、全体的には複雑な空間」を表現す...
python インターポレーション手法の概要とアルゴリズム及び実装例について
インターポレーション手法の概要
インターポレーション（interpolation）は、既知のデータポイント間の値を推定または補完する手法で、データセット内の点を結んで滑らかな曲線や曲面を生成し、未知の点における値を推定する...