python Boltzmann Explorationの概要とアルゴリズム及び実装例について
Boltzmann Explorationの概要
Boltzmann Explorationは、強化学習において探索と活用のバランスを取るための手法の一つであり、通常、"ε-グリーディ法（ε-greedy）の概要と...
ICT技術:ICT Technology
python python AlexNetについて
AlexNetについて
AlexNet（アレックスネット）は、2012年に提案されたディープラーニングモデルの一つであり、コンピュータビジョンタスクにおいて画期的な進歩をもたらした手法となる。AlexNetは、"CN...
python VGGNetについて
VGGNetについて
VGGNet（Visual Geometry Group Network）は、2014年に開発された"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込みニューラルネットワーク（...
python Sentiment Lexiconsを用いた統計的手法について
Sentiment Lexiconsを用いた統計的手法について
Sentiment Lexicons（感情極性辞書）は、単語やフレーズがどれだけ肯定的または否定的であるかを示すための辞書となる。これを使用して統計...
python SARSAの概要とアルゴリズム及び実装系について
SARSAの概要
SARSA（State-Action-Reward-State-Action）は、強化学習における一種の制御アルゴリズムで、主にQ学習と同じくモデルフリーな手法に分類されたものとなる。SARSAは...
アルゴリズム:Algorithms Louvain法の概要と適用事例及び実装例について
Louvain法について
Louvain法（またはLouvainアルゴリズム）は、ネットワーク内のコミュニティ（クラスター）を特定するための効果的なグラフクラスタリングアルゴリズムの一つであり、このアルゴリズム...
python 画像情報処理を行う為の前処理について
画像情報処理を行う為の前処理について
画像情報処理において、前処理は、モデルの性能や収束速度に大きな影響を与え、画像データをモデルに適した形に変換する重要なステップとなる。以下に、画像情報処理のための前処理手法につい...
python 自然言語処理に必要な前処理とその実装例について
自然言語処理の前処理について
自然言語処理（NLP）の前処理は、テキストデータを機械学習モデルや解析アルゴリズムに適した形に整えるプロセスとなる。機械学習モデルや解析アルゴリズムは、全てのデータに対しても高いパフ...
python ヘッセ行列と正則性について
ヘッセ行列について
ヘッセ行列（Hessian matrix）は、多変数関数の2階偏導関数を行列として表現したものであり、一変数関数の2階導関数が2階導関数として考えられるように、多変数関数の各変数に関する2階偏導関数が...
コンピューター 情報としての生命 – 目的と意味
情報は生命の中にある
WHAT IS LIFEより。
この本の作者であるポール・ナースはある早春の日、庭に舞い込んできた蝶の姿を見て、自分とはまったく違うけれど、蝶は自分と同じく紛れもなく生きて...