python Vanilla Q-Learningの概要とアルゴリズムおよび実装例について
Vanilla Q-Learningについて
Vanilla Q-Learning（ヴァニラQ学習）は、強化学習の一種で、エージェントが環境とやり取りしながら最適な行動を学習するためのアルゴリズムの一つとなる。Q-...
人工知能:Artificial Intelligence
python アルゴリズム:Algorithms Copraの概要と適用事例及び実装例について
Copraについて
Copra（Community Detection using Partial Memberships）は、コミュニティ検出のためのアルゴリズムおよびツールの1つであり、複雑なネットワーク内...
python EfficientNetについて
EfficientNetについて
EfficientNet（エフィシエントネット）は、軽量で効率的なディープラーニングモデルの一つであり、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のアーキテクチャとなる。Efficie...
アルゴリズム:Algorithms 機械学習での多義語への対応について
機械学習での多義語への対応について
機械学習において多義語（homonyms）への対応は、自然言語処理（NLP）や情報検索などのタスクにおいて重要な課題の一つとなる。多義語は同じ単語が異なる文脈で異なる意味を持つ...
python クラメール・ラウ・ローバー下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）の導出について
クラメール・ラウ・ローバー下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）の導出について
クラメール・ラウ・ローバー下界は、統計学において、ある推定量がどれだけ不確かさを持つかを測定するための下界...
人工知能:Artificial Intelligence チューリングテストとサールの反論と人工知能
チューリングテストとそれに対するサールの反論
機械が知能を持っていると判断するためのテストとして、"会話とAI(チューリングテストから考える)"で述べているチューリングテストがある。
このテストは、19...
python Boltzmann Explorationの概要とアルゴリズム及び実装例について
Boltzmann Explorationの概要
Boltzmann Explorationは、強化学習において探索と活用のバランスを取るための手法の一つであり、通常、"ε-グリーディ法（ε-greedy）の概要と...
python AlexNetについて
AlexNetについて
AlexNet（アレックスネット）は、2012年に提案されたディープラーニングモデルの一つであり、コンピュータビジョンタスクにおいて画期的な進歩をもたらした手法となる。AlexNetは、"CN...
python VGGNetについて
VGGNetについて
VGGNet（Visual Geometry Group Network）は、2014年に開発された"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込みニューラルネットワーク（...
python Sentiment Lexiconsを用いた統計的手法について
Sentiment Lexiconsを用いた統計的手法について
Sentiment Lexicons（感情極性辞書）は、単語やフレーズがどれだけ肯定的または否定的であるかを示すための辞書となる。これを使用して統計...