マルチエージェントシステム 生成系AIを用いてUIを制御する
生成系AIを用いてUIを制御する
ユーザーインターフェースのデザインやインタラクションの改善に役立つ手法として生成系AIを用いたUIの制御がある。それらでは以下のようなアプローチがある。
1. プロンプト生...
人工知能:Artificial Intelligence
マルチエージェントシステム python OpenAI Codexの概要とその利用について
OpenAI Codexの概要
OpenAI Codexは、テキストからコードを生成するための自然言語処理モデルで、Codexは、GPTシリーズのモデルをベースにしており、大規模なプログラミングコーパスでトレーニング...
python グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計の概要と関連アルゴリズム及び実装例
グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計の概要
グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた建築構造設計は、建築物の構造を自動的に生成し、評価するための手法となる。以下にその概要について述べる。
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python Contrastive Divergence (CD)の概要とアルゴリズム及び実装例
Contrastive Divergence (CD)の概要
Contrastive Divergence (CD)は、主に制限付きボルツマンマシン（RBM）のトレーニングに使用される学習アルゴリズムで、デ...
python GANの概要と様々な応用および実装例について
GANについて
GAN（Generative Adversarial Network）は、生成的敵対的ネットワークと呼ばれる機械学習のアーキテクチャとなる。このモデルは、2014年にイアン・グッドフェローによって...
python モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例について
モンテカルロ木探索の概要
モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search、MCTS）は、決定木探索の一種であり、ゲームの状態空間を探索し、最適な行動を見つけるための確率的手法となり、特にゲームや意思決定...
python Negative Log-Likelihoodの概要とアルゴリズム及び実装例
Negative Log-Likelihoodの概要
Negative Log-Likelihood (NLL)は、統計学や機械学習においてモデルのパラメータを最適化するための損失関数の一つで、特に、確率分...
python グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションの概要と関連アルゴリズム及び実装例
グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションの概要
グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションは、従来の手法に比べて高い精度や効率性を示すことが期待されたアプローチであり、特に、分子の...
アルゴリズム:Algorithms Self-Refineの概要と関連アルゴリズム及び実装例
Self Refine
"GPT-4以上？ 自分で何度も“推敲”し完成度を上げる言語生成AI「Self-Refine」"では米カーネギーメロン大学、Allen Institute for Artificial Int...
python Skipgramの概要とアルゴリズム及び実装例
Skipgramの概要
Skip-gramは、単語の意味をベクトル表現として捉え、類似性や意味の関連性を数値化することが可能な自然言語処理（NLP）の分野で広く使われる単語の分散表現（Word Embedding...