人工知能:Artificial Intelligence エージェントシステムにおけるフレーム問題
エージェントシステムにおけるフレーム問題とは
エージェントシステムにおけるフレーム問題とは、エージェントが新しい情報を取得する際に、環境の状態や変化を適切に把握し、判断を下すことの難しさを指す。これは具体的には...
人工知能:Artificial Intelligence
人工知能:Artificial Intelligence python 量子ニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例
量子ニューラルネットワーク
量子ニューラルネットワーク（Quantum Neural Network, QNN）は、"量子コンピューターが人工知能を加速する"で述べている量子コンピュータの能力を活用してニューラルネット...
アルゴリズム:Algorithms AI技術を使って仮説を見つけ出す
AIで仮説を見つけ出す
"問題解決手法と思考法及び実験計画"で述べている課題の分析をさらに進めるためには、仮説を見つけ出す必要がある。仮説発見のためには経験の蓄積と分析能力が必要とされるが、今回は、それらをサポ...
ICT技術:ICT Technology ソフトマシンとバイオコンピューター
ソフトマシン
映画「ターミネーター」では、流体多結晶金属でできた変幻自在なロボットT-1000が登場する。
このロボットは、骨格がなく、動力源の所在とCPUの原理が不明であるなど原理的に不明瞭な...
python 知識グラフを用いた推薦システム
知識グラフを用いた推薦システム
知識グラフは、エンティティ（人、物、概念など）間の関係を表現するグラフであり、複数の関連性を持つエンティティを表すことが可能なデータ形式であり、知識グラフを使った推薦は、ユーザーの好み...
python Deep Graph Generative Model（DGMG）の概要とアルゴリズム及び実装例
Deep Graph Generative Models（DGMG）の概要
Deep Graph Generative Models（DGMG）は、グラフ生成タスクに特化したディープラーニングモデルの一種で、特...
python 制約ベースの構造学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
制約ベースの構造学習について
制約ベースの構造学習は、グラフィカルモデル（ベイジアンネットワークやマルコフランダムフィールドなど）において、特定の構造制約を導入してモデルの学習を行う手法であり、これにより、事前の...
python ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）の概要
ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）...
python 準ニュートン法について
準ニュートン法について
準ニュートン法（Quasi-Newton Method）は、非線形最適化問題を解決するための反復法の一つとなる。このアルゴリズムは、ニュートン法の一般化であり、高次導関数（ヘッセ行列）を計算せずに...
ICT技術:ICT Technology 自律的な人工知能を構築するために必要な技術に関する考察
自律的な人工知能技術について
自律的な人工知能技術とは、人工知能が自ら学習し、問題を解決することができる能力を持つ技術であると定義することができる。これらを実現する為には以下のような機能が必要になってくると考え...