python ニュートン法での線形収束を改善する方法について
ニュートン法での線形収束を改善する方法について
"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、特に凸最適化問題や非線形方程式の解法において非常に有力な手法だが、収束速度が線形にとどまる...
ICT技術:ICT Technology
python python ホログラフィック理論とAI技術
ホログラフィック理論とは
ホログラフィック理論（ホログラフィック原理）は、物理学の理論で、特に宇宙の情報の保存と関連したものとなっている。これは、物理学における情報の保存に関する基本的なアイデアに関わるもので、特に量子...
アーキテクチャ 万能コンピューター ライブニッツからチューリングへの道筋
万能コンピューター ライブニッツからチューリングへの道筋
「万能コンピューター」という概念の発展は、人類の計算能力への理解の深化と、その実現への道筋における画期的なアイデアの積み重ねによって形成されてきた。こ...
python Edge-GNNの概要と実装例
Edge-GNNについて
Edge-GNN (Edge Graph Neural Network) は、グラフ構造におけるエッジ（辺）に焦点を当てたニューラルネットワークアーキテクチャで、エッジの特徴や重みを活用...
python ダイナミック線形モデル(DLM)の概要とアルゴリズム及び実装例
ダイナミック線形モデル(DLM)について
ダイナミック線形モデル（Dynamic Linear Model, DLM）は、時間的な変動を考慮した統計的モデリングの一形態であり、このモデルは、時系列データ...
python 確率の哲学的視点と不確実性のAIによる解決
確率の哲学的視点
確率という概念は様々な視点を持っている。以下に確率に対する視点の相違について述べる。
1. 頻度主義（頻度的アプローチ）: "確率と不確実性とランダム性の関係"でも述べているように頻度主義...
python 自然勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
自然勾配法の概要
自然勾配法（Natural Gradient Descent）は、"確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい...
ユーザーインターフェース/データビジュアライゼーション 対話的なデータ可視化ツールであるBokeh、Plotly、Tableauについて
対話的なデータ可視化ツールであるBokeh、Plotly、Tableauとその適用事例について
Bokeh、Plotly、Tableauは、データ可視化に使用されるさまざまなツールやライブラリであり、対話的...
python Deep Graph Infomaxの概要と実装例
Deep Graph Infomax
Deep Graph Infomax (DGI) は、グラフデータに対する無教師学習手法の一つで、ノード表現を学習するために 情報理論 に基づいた目標を設定するアプローチとな...
python Information Set Monte Carlo Tree Search (ISMCTS)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Information Set Monte Carlo Tree Search (ISMCTS)の概要
Information Set Monte Carlo Tree Search（ISMCTS）は、不完全情報ゲーム（例...