アルゴリズム:Algorithms 機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
ターゲットドメインに特化したファインチューニングは、機械学習技術において、あるモデルを事前に訓練された一般的なモデルから、特定のタスクやド...
人工知能:Artificial Intelligence
アルゴリズム:Algorithms python シャープレイ値とその応用
シャープレイ値
シャープレイ値は、1953年にロイド・シャープレイ（Lloyd Shapley）によって提案された理論であり、協力ゲームにおける各プレイヤーがどれだけの報酬を受け取るべきかを公平な基準に基づいて決定す...
python 記憶拡張モデル（Memory-Augmented Models）の概要とアルゴリズム及び実装例
記憶拡張モデル（Memory-Augmented Models）の概要
記憶拡張モデル（Memory-Augmented Models, MAMs）は、従来のニューラルネットワークに外部記憶（Exter...
python 疎密の非対称性に特化したネットワーク設計とGNN
疎密の非対称性に特化したネットワーク設計
「疎密の非対称性に特化したネットワーク設計」は、以下のような状況に非常に重要なアプローチとなる。
データの一部に豊富な事例（密な領域）があり、他の部分...
python 反復最適化アルゴリズムの概要と実装例について
反復最適化アルゴリズムの概要
反復最適化アルゴリズムは、与えられた問題の最適解を見つけるために反復的に近似解を改良していくアプローチとなる。これらのアルゴリズムは、最適化問題において特に有用であり、さまざまな分野で利用され...
アルゴリズム:Algorithms アンサンブル学習とマルチエージェントシステム
アンサンブル学習について
アンサンブル学習は、機械学習の分野で広く使用されている強力な技術の一つであり、アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、個々のモデルよりも優れた予測性能を達成しようとするア...
アルゴリズム:Algorithms 量子もつれと共分散
量子もつれ
量子もつれは、2つ以上の粒子が非常に強く結びついた状態であり、空間的にどれだけ離れていても、互いの状態が瞬時に相関する現象となる。
より直感的に考えるために、2つの量子コイン（AとB）がもつれ...
アルゴリズム:Algorithms 情報秘匿化技術について
情報秘匿化技術について
情報秘匿化技術（Data Anonymization）は、個人や機密データなどの敏感な情報を保護するために使用されるアプローチで、データセキュリティとプライバシー保護のために広く利用されている技術...
python One-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例
概要
One-shot learningは、各クラスに1つだけの学習例しか存在しない状況で分類や認識を行う学習手法であり、その目的は、データが不足している状況でも高い汎化性能を発揮するモデルを実現するこ...
python Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要とアルゴリズム及び実装例
Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要
Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)は、多様性を...