Symbolic Logic エージェントに知的な振る舞いをさせるための考察
エージェントに知的な振る舞いをさせる方法について
今回は、"人工生命とエージェント技術"で述べているエージェントに知的な振る舞いをさせる方法について考察する。
1. 知的な振る舞いの設計: 知的な振る舞いを...
人工知能:Artificial Intelligence
Symbolic Logic python 非メトリックMDSでのバイアス修正法(Bias Correction Method)の概要とアルゴリズム及び実装例
非メトリックMDSでのバイアス修正法(Bias Correction Method)の概要
非メトリック多次元尺度法（Non-Metric Multidimensional Scaling, NMS）におけるバイアス修正...
python Zero-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例
概要
Zero-Shot Learning（ZSL）とは、事前に学習されていないクラスに対しても、追加の学習なしで分類や予測を行う手法である。このアプローチは、従来の機械学習やディープラーニングモデルが...
python ISOMAP(Isometric Mapping)の概要とアルゴリズム及び実装例
ISOMAP（Isometric Mapping）の概要
ISOMAP（Isometric Mapping）は、非線形次元削減手法の一つで、高次元データを低次元空間に埋め込むアルゴリズムとなる。特に、データが曲面状に分布...
python FitNetによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について
FitNetによるモデルの蒸留の概要
FitNetは、モデルの蒸留（Distillation）手法の一つで、小規模な生徒モデルが大規模な教師モデルから知識を学習するための手法となる。FitNetは特に、異なるアーキテクチ...
人工知能:Artificial Intelligence 情報とエネルギーの交換 -マックスウェルの悪魔について
マックスウェルの悪魔
マックスウェルの悪魔（Maxwell's demon）は、19世紀の物理学者ジェームズ・クラーク・マックスウェルによって提案された思考実験で、この実験は、熱力学の第二法則に対する挑戦として広く認...
python 疎密なデータでの機械学習とMoE(Mixture of Experts)
疎密なデータでの機械学習
疎な領域（データが少ない）と密な領域（データが多い）が混在するデータ集合に対して深層学習を行うと、以下のような現象や問題が起こりやすくなる。
1. バイアスが生じる（学習...
python 非メトリックMDSの概要とアルゴリズム及び実装例
非メトリックMDS(Non-metric Multidimensional Scaling)の概要
非メトリックMDSは、データの類似性や非類似性（しばしば「順序データ」や「ランキング」として与えられる）を基に、データを...
python 残差結合について
残差結合について
残差結合（Residual Connection）は、深層学習ネットワークにおいて層を跨いで情報を直接伝達する手法の一つであり、この手法は、特に深いネットワークを訓練する際に発生する勾配消失や勾配爆発の...
python NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)の概要とアルゴリズム及び実装例
NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)の概要
NSGA-IIIは、多目的最適化(MOO: Multi-Objective Optimization)のため...