python マルチタスク学習の概要と適用事例と実装例
マルチタスク学習の概要
マルチタスク学習（Multi-Task Learning）は、複数の関連するタスクを同時に学習する機械学習の手法となる。通常、個々のタスクは異なるデータセットや目的関数を持っているが...
人工知能:Artificial Intelligence
python python スパースモデリングの概要と適用事例及び実装
スパースモデリングの概要
スパースモデリングは、信号やデータの表現においてスパース性(疎な性質)を利用する手法となる。スパース性とは、データや信号において非ゼロの要素がごく一部に限られている性質を指す。ス...
python バンディット問題の概要と適用事例及び実装例
概要
バンディット問題(Bandit problem)は、強化学習の一種であり、意思決定を行うエージェントが未知の環境において、どの行動を選択するかを学習する問題となる。この問題は、複数の行動の中から最適な行動を選...
python 深層学習におけるattentionについて
「Attention Is All You Need」について
"Attention Is All You Need"という論文は、2017年にGoogleの研究者によって発表された”Transformerモデルの概...
アルゴリズム:Algorithms 強化学習技術の概要と各種実装について
強化学習技術の概要
強化学習(Reinforcement Learning)は、機械学習の一分野であり、エージェント(Agent)と呼ばれる学習システムが、環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する手法となる。強...
人工知能:Artificial Intelligence 気づきと人工知能技術
気づくとはどういうことか?
「気づく」とは、何かを注意深く観察したり、認識したりすることを指し、また、人が状況や物事に対して気付くということは、その人がある情報や現象を認識し、それに関する気持ちや理解...
時系列データ解析 ダイナミックファクターモデルの概要とアルゴリズムおよびpythonとRによる実装
ダイナミックファクターモデルについて
ダイナミックファクターモデル(Dynamic Factor Model, DFM)は、多変量時系列データの解析に用いられる統計モデルの一つであり、複数の時系列変数を共通の...
アルゴリズム:Algorithms グラフニューラルネットワークの概要と適用事例およびpythonによる実装例について
グラフニューラルネットワークについて
グラフニューラルネットワーク(Graph Neural Network, GNN)は、グラフ構造を持つデータに対するニューラルネットワークの一種であり、グラフ構造を持つデータ...
ベイズ推定 ベイズ深層学習の概要と適用事例及び実装例
ベイズ深層学習について
ベイズ深層学習は、ベイズ統計学の原則を深層学習に組み込む試みを指す。通常の深層学習では、モデルのパラメータは確率的でない値として扱われ、最適なパラメータを求めるために最適化アルゴリズムが使用され...
人工知能:Artificial Intelligence 有限状態マシン(FSM:Finite State Machine)の概要と実装、参考図書
有限状態マシンについて
有限状態マシン(Finite State Machine)は、計算機科学および情報理論で使用されるモデルの一つであり、有限状態オートマトン(Finite State Automaton)とも...