グラフ理論

python

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価に深層学習を適用するDeep Q-Network

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強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価に深層学習を適用するDeep Q-Network(Prioritized Replay、Multi-step Learning、Distibutional RL、Noisy Nets、Double DQN、Dueling Network、Rainbow、GPU、Epsilon-Greedy法、optimizer、報酬のClipping、Fixed Target Q-Network、Experience Replay、平均二乗誤差、mean squared error、TD誤差、PyGame Learning Enviroment、PLE、OpenAI Gym、CNN)
Clojure

保護中: Clojureを用いたGraphX Pregelでのネットワーク解析

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Clojureを用いたGraphX Pregelでのネットワーク解析(ラベル伝搬、twitterデータ、コミュニティ分析、グラフ構造分析、コミュニティサイズ、コミュニティ検出、アルゴリズム、最大連結成分、トライアングルカウント、Glittering、Google、ケーニヒスベルクの橋、オイラー路)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルのギブスサンプリングによる推論

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ベイズ推論による機械学習の例:ポアソン混合モデルのギブスサンプリングによる推論(アルゴリズム、未観測変数のサンプリング、ディリクレ分布、ガンマ分布、条件付き分布、カテゴリ分布、事後分布、同時分布、超パラメータ、知識モデル、データ発生過程、潜在変数)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 統計数学理論におけるカーネル法の基礎としての表現定理とラデマッハ複雑度

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統計数学理論におけるカーネル法の基礎としての表現定理とラデマッハ複雑度(グラム行列、仮説集合、判別境界、過剰適合、マージン損失、判別関数、予測半正定値、普遍カーネル、再生核ヒルベルト空間、予測判別誤差、L1ノルム、ガウスカーネル、指数カーネル、2項カーネル、コンパクト集合、経験ラデマッハ複雑度、ラデマッハ複雑度、表現定理)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ベイズ推論による機械学習における各種モデルの近似計算

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ベイズ推論による機械学習における各種モデルの近似計算(構造化変分推論、変分推論アルゴリズム、混合モデル、共役事前分布、KLダイバージェンス、ELBO、evidence lower bound、崩壊型ギブスサンプリング、ブロッキングギブスサンプリング、近似推論)
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価をパラメータを持った関数で実装するValue Function Approximation

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強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価をパラメータを持った関数で実装する例(CartPole、Q-table、TD誤差、パラメータ更新、Q-Learning、MLPRegressor、Python)
Clojure

保護中: Clojureを用いたネットワーク解析(2)Glitteringを使ったグラフ中の三角の計算

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Clojure/Glitteringを使ったグラフ中の三角の計算を用いたネットワーク解析(GraphX、Pregel API、Twitterデータセット、カスタム三角形カウントアルゴリズム、メッセージ送信関数、メッセージマージ関数、外部結合、RDD、頂点属性、Apache Spark、Sparkling、MLlib、Glittering、三角カウント、edge cut戦略、random-vertex-cut戦略、ソーシャルネットワーク、グラフ並列計算機能、Hadoop、データ並列システム、RDG、Resilient Distributed Graph、Hama、Giraph)
アルゴリズム:Algorithms

メタヒューリスティクスの概要と参考図書

概要 メタヒューリスティクスは、最適化問題を解決するために使用されるアルゴリズムとなる。最適化問題とは、目的関数を最大化または最小化することが目的の問題で、メタヒューリスティクスは、解空間内で解候補を探索し、最適な解を見つ...
アルゴリズム:Algorithms

保護中: ビッグデータとベイズ学習 – スモールデータ学習の重要性

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ビッグデータとベイズ学習 - スモールデータ学習の重要性
アルゴリズム:Algorithms

データの幾何学的アプローチ

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データの幾何学的アプローチ(物理学、量子情報、オンライン予測、ブレグマン・ダイバージェンス、フィッシャー情報行列、ベーテ自由エネルギー関数、ガウシアングラフィカルモデル、半正定値計画問題、正定値対称行列、確率分布、双対問題、トポロジカル、柔らかい幾何学、位相幾何学、量子情報幾何、ワッサースタイン幾何、ルピナー幾何、統計幾何学)
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