アルゴリズム:Algorithms 統計的学習理論の概要(数式を使わない解説)
機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論について
機械学習アルゴリズムの統計的性質に関する理論は、統計的学習理論として知られている。統計的学習理論は、データから学習する際の確率的な性質や最適化の理論的な枠組みを提供して...
グラフ理論
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習における連続最適化としての上界最小化アルゴリズム
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アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(2)拡張ラグランジュ関数法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習での拡張ラグランジュ関数法を用いた最適化手法の概要とアルゴリズム(近接点アルゴリズム、強凸、一次収束、線形制約付き凸最適化問題、強双対性の定理、最急降下法、モーロー包、共役関数、近接写像、双対問題、双対上昇法、ペナルティ関数法、バリア関数法)
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(3)交互方向乗数法
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アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(1)双対上昇法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(最急上昇法、ニュートン法、双対上昇法、非線形な等式制約付き最適化問題、閉真凸関数f、μ-強凸関数、共役関数、最急降下法、勾配射影法、線形不等式制約付き最適化問題、双対分解、交互方向乗数法、正則化学習問題)
python 機械学習における確率的最適化の概要と実装
機械学習における確率的最適化の概要
確率的最適化は、確率的な要素を含む最適化問題の解法を表し、機械学習での確率的最適化はモデルのパラメータを最適化する際にに広く使用されている手法となる。
一般的な最適化問題では、目...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 確率的最適化における凸解析の基本事項(2)フェンシェルの双対定理と近接写像と強凸関数
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アルゴリズム:Algorithms python Kerasの概要と基本的な深層学習タスクへの適用例
サマリー
ここではpython Kerasの概要と基本的な深層学習タスク(MINISTを用いた手書き文字認織、Autoencoder、”CNN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CNN、”RNNの...
アルゴリズム:Algorithms 組合せ最適化の概要と実装の為のライブラリと参考図書
組み合わせ最適化問題とは
組合せ最適化理論は、輸送計画、スケジューリング、配置、組合せ問題、そして最適化問題など実世界の多くの問題に応用されている理論となる。この問題は、ある個数の要素から構成される集合の中から、制約...
Clojure 一般化線形モデルの概要と各種言語による実装
一般化線形モデルの概要
一般化線形モデル(Generalized Linear Model, GLM)は、統計モデリングや機械学習の手法の一つであり、応答変数（目的変数）と説明変数（特徴量）の間の関係を確率的に...