python Tensor Train Decompositionの概要とアルゴリズム及び実装例について
Tensor Train Decompositionの概要
Tensor Train Decomposition（TT分解）は、多次元テンソルの次元削減やデータ圧縮の手法の一つであり、テンソルを複数の低ランクテンソルの積...
人工知能:Artificial Intelligence
python python Actor-Criticの概要とアルゴリズム及び実装例について
Actor-Criticの概要
Actor-Criticは、強化学習のアプローチの一つで、方策（ポリシー）と価値関数（価値推定子）を組み合わせた方法であり、Actor-Criticは、方策ベース法と価値ベース法の長...
python DynamicTriadの概要とアルゴリズム及び実装例
DynamicTriadの概要
DynamicTriad（ダイナミックトライアド）は、人々や組織、その他の要素間の関係を調査し、そのネットワーク構造や特性を理解するための手法である社会ネットワーク分析（SNA）...
python IoU（Intersection over Union）の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
IoU（Intersection over Union）の概要
IoU（Intersection over Union）は、物体検出や領域提案などのコンピュータビジョンのタスクで使用される評価指標の一つで、予測された...
アルゴリズム:Algorithms 自動要約技術の概要とアルゴリズムおよび実装例について
自動要約技術について
自動要約技術は、大きなテキスト文書や文章を短く、要点を押さえた形にまとめるための技術となり、情報の圧縮や要約された情報の理解を容易にするため、情報検索、情報処理、自然言語処理、機械学習などの...
python 非負値行列因子分解（NMF）の概要とアルゴリズム及び実装例について
非負値行列因子分解（NMF）の概要
非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization、NMF）は、与えられた非負の行列を2つの非負の行列の積に分解する手法となる。具体的には、与えられ...
python REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例について
REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要
REINFORCE（またはMonte Carlo Policy Gradient）は、強化学習の一種で、方策勾配法（Policy...
python Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要
Weisfeiler-Lehman Algorithm(W-Lアルゴリズム)は、グラフ同型性テストのためのアルゴリズムであり、主に、与えられた2つの...
python DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)の概要と適用事例および実装例について
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)について
DBSCANは、データマイニングや機械学習における人気のあるクラス...
アルゴリズム:Algorithms 自然言語処理によるユーザーにカスタマイズされた学習支援
自然言語処理によるユーザーにカスタマイズされた学習支援
教育分野やオンライン学習プラットフォームなどのさまざまな領域で、自然言語処理（NLP）を活用したユーザーにカスタマイズされた学習支援が提供されている。以下に...