アルゴリズム:Algorithms 質問応答型学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
質問応答型学習について
質問応答型学習（Question Answering, QA）は、自然言語処理の一分野で、与えられた質問に対して適切な回答を生成するタスクとなる。QAシステムは、テキストデータや文書から情報を...
人工知能:Artificial Intelligence
アルゴリズム:Algorithms python Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）は、ハミル...
python トラストリージョン法について
トラストリージョン法について
トラストリージョン法（Trust Region Method）は、非線形最適化問題を解決するための最適化アルゴリズムの一つであり、このアルゴリズムは、目的関数の最小化（または最大化）において...
python LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE（Locally Linear Embedding）は、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、データが局所的に線形...
python GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
目的:
GNN(Graph Neural Networks)を用いた新しい材料の設計や特性予測を行うサービスは、...
python Quantization-Aware Trainingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Quantization-Aware Trainingの概要
Quantization-Aware Training（QAT）は、ニューラルネットワークを効果的に量子化（Quantization）するための訓練手法の一つ...
python ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）は、既知の情報をもとに、ネットワーク内の変数やノードの事後分...
python 修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法（Modified Newton Method）は、"ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）について"で述べている通常のニュートン-ラフ...
python t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNEは、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、t-SNEは主にデータの可...
python GNNを用いた製品の特性や機能をモデル化し、市場の反応や需要の変動を予測するサービスの概要
概要
Graph Neural Networks (GNN)を用いた製品特性・機能のモデル化と市場の反応・需要変動予測に関するサービスは、以下のような概要となる。
サービス概要:
1. 目的: 製品の...