アルゴリズム:Algorithms GAN(Generative Adversarial Network)を用いた因果探索
GAN(Generative Adversarial Network)を用いた因果探索の概要
"GANの概要と様々な応用および実装例について"で述べているGAN (Generative Adversarial Net...
人工知能:Artificial Intelligence
アルゴリズム:Algorithms python Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要
Maximum Marginal Relevance（MMR）は、情報検索や情報フィルタリングのためのランキング手法の1つで、情報検索システムがユーザ...
Symbolic Logic Web Reasoning and Rule Systems
Web Reasoning and Rule Systems
Web Reasoning and Rule Systems
本書は、2011年8月にアイルランドのゴールウェイで開催された第5回Web ...
人工知能:Artificial Intelligence 感情と自律神経と”整う”効果について
感情と自律神経
感情(煩悩)に対してどう対応するかという話題は"禅とメタ認知とAI"でも述べているように禅やマインドフルネスの重要な要素となっている。近年の感情理論では"感情認識と仏教哲学とAIについて"でも述べているように、...
python 価値勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
価値勾配法の概要
価値勾配法（Value Gradients）は、強化学習や最適化の文脈で使用される手法の一つであり、状態価値やアクション価値といった価値関数に基づいて勾配を計算し、その勾配を使って方策の最適化を行...
python HIN2Vec-GANの概要とアルゴリズム及び実装例
HIN2Vec-GANの概要
HIN2Vec-GANは、グラフ上の関係を学習するために使われる技術の一つで、具体的には、異種情報ネットワーク（Heterogeneous Information Network,...
python Meta-Learnersを用いた因果推論の概要とアルゴリズム及び実装例
Meta-Learnersを用いた因果推論の概要
Meta-Learnersを用いた因果推論は、機械学習モデルを用いて因果関係を特定し、推論するためのアプローチを改善する方法の一つであり、因果推論は、...
python 予測制約法（Predictive Control with Constraints）の概要とアルゴリズム及び実装例
予測制約法（Predictive Control with Constraints）の概要
予測制約法（Predictive Control with Constraints）は、制約条件を満たしながらシステムの将来の挙動...
Symbolic Logic Rule Based Reasoning , Programming and Applications
Rule Based Reasoning , Programming and Applications
Rule Based Reasoning , Programming and Applications...
python カーリー・ウィンドウ探索（Curiosity-Driven Exploration）の概要とアルゴリズム及び実装例について
カーリー・ウィンドウ探索（Curiosity-Driven Exploration）の概要
カーリー・ウィンドウ探索（Curiosity-Driven Exploration）は、強化学習においてエージェントが興味...