python ST-CNNの概要とアルゴリズム及び実装例
ST-CNNの概要ST-CNN（Spatio-Temporal Convolutional Neural Network）は、時空間データ（例えば、動画、センサーデータ、時系列画像など）を処理するために設計された畳み込みニュ...
人工知能:Artificial Intelligence
python python Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）について
Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）は、確率的勾配法とモンテカルロ法を組み...
python ニュートン法での特異点への対処方法について
ニュートン法での特異点への対処方法について
"ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について"でも述べているニュートン法は、非線形方程式の解を求めるための強力な手法だが、特異点（例: ヤコビ行列が特異または近似特異にな...
python 構造主義と構造の奥にあるメタ情報とAI技術
構造主義と構造の奥にあるメタ情報について
構造主義（Structuralism）は、人間の思考や文化が「構造（structure）」によって形成されているという考え方に基づく哲学・社会科学の理論で、主に20...
python SADE（Self-Adaptive Differential Evolution）の）概要とアルゴリズム及び実装例
SADE（Self-Adaptive Differential Evolution）の概要
SADE（Self-Adaptive Differential Evolution）は、進化的アルゴリズムの一種である Diffe...
python AnoGANの概要とアルゴリズム及び実装例
AnoGANの概要
AnoGAN (Anomaly GAN) は、異常検知のために Generative Adversarial Network (GAN) を活用する手法であり、特に、医療画像や製造業の品質検査など...
python KLダイバージェンス制約について
KLダイバージェンス制約
KLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）は、確率分布 \( P \) と \( Q \) の間の類似性を測る非対称な指標で、主に情報理論や機械学習に...
python ニュートン法の導関数の計算における数値微分の代替手法について
ニュートン法の導関数の計算における数値微分の代替手法について
ニュートン法では、関数\(f(x)\)の根を求めるために導関数\(f'(x)\)を用いるが、解析的に導関数を求めるのが難しい場合や、関数が数値的にしか与えられ...
テクノロジー:Technology 半導体技術の課題とトレンドとAI技術
半導体微細化の課題
半導体技術の最も大きな課題であるチップ微細化では、製造プロセスや設計における多くの課題など多くの問題が存在している。半導体の構造は"半導体製造技術の概要とAI技術の適用について"で述べている...
python ABC（Artificial Bee Colony Algorithm）の概要とアルゴリズム及び実装例
ABC（Artificial Bee Colony Algorithm）の概要
ABC（Artificial Bee Colony Algorithm）は、群知能に基づく最適化アルゴリズムの一つで、自然界のミツバチの採餌行...