python Nested Monte Carlo Search (NMC)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Nested Monte Carlo Search (NMC)の概要
Nested Monte Carlo Search（NMC）は、"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"で述べているモンテカルロ木探...
人工知能:Artificial Intelligence
python python グラフ比較のコスト法やハンガリアン法について
グラフ比較のコスト法やハンガリアン法について
グラフ比較は、データ構造間の類似性や差異を分析し、ネットワーク解析やバイオインフォマティクス、化学構造の分析、機械学習などで活用される手法となる。これにより、構造や...
python Self-Attention GANの概要とアルゴリズム及び実装例
Self-Attention GANの概要
Self-Attention GAN (SAGAN) は、生成モデルの一種で、特に画像生成において重要な技術を提供するために、Self-Attention機構を導入したGe...
python 動的ベイジアンネットワークの変分ベイズ法による解析
動的ベイジアンネットワークの変分ベイズ法による解析
動的ベイジアンネットワーク（DBN）は、時間の経過とともに変化する不確かさをモデリングするためのベイジアンネットワークの一種となる。変分ベイズ法は、複雑な確...
python 共役勾配法について
共役勾配法について
共役勾配法（Conjugate Gradient Method）は、連立線形方程式の解法や非線形最適化問題の解法に使用される数値計算アルゴリズムであり、共役勾配法は特に大規模な連立線形方程式の解法に効...
アルゴリズム:Algorithms ケリー基準や公平性を考慮した最適化アルゴリズムの概要と実装例及び適用事例
ケリー基準や公平性を考慮した最適化アルゴリズムについて
様々な資本の分配に用いられる手法としてケリー基準や公平性を考慮した最適化アルゴリズムがある。
ケリー基準は、ギャンブルや投資において資本を最適に配分するため...
python 多次元尺度構成法（MDS, Multidimensional Scaling）について
多次元尺度構成法（MDS, Multidimensional Scaling）について
多次元尺度構成法（MDS）は、多変量データを可視化するための統計的手法の一つであり、データ間の距離または類似性を保持しながら、データポ...
python 半導体技術とGNN
半導体技術とGNN
"半導体の設計プロセスへのAIの適用およびAIアプリケーション用半導体チップについて"で述べているように、現在のAI技術は半導体技術により支えられている。それらはNVIDIAに代表される深層...
python Efficient GANの概要とアルゴリズム及び実装例
Efficient GANの概要
Efficient GAN は、従来の Generative Adversarial Networks (GANs) の課題である 計算コストの高さ、学習の不安定性、モード崩壊 (m...
python 線形計画法の概要とアルゴリズム及び実装例について
線形計画法の概要
線形計画法（Linear Programming, LP）は、線形関数を最適化（最大化または最小化）する問題を解く数学的手法であり、多くの最適化問題に適用され、特に資源配分、スケジューリング、輸送計画など...