python TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例
TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要
TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradien...
ICT技術:ICT Technology
python python メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について
メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について
メタパスは、異種グラフ内の異なるエッジタイプやノードタイプ間のパターンを表現するためのグラフパターンであり、異種グラフにおいて、異なるエッジ...
python Deep RNNについて
Deep RNNについて
Deep RNN（Deep Recurrent Neural Network）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、複数のRNN層を積み重ねたモデルとなる。Deep RNN...
python フィッシャー情報行列の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
フィッシャー情報行列の概要
フィッシャー情報行列（Fisher information matrix）は、統計学と情報理論の分野で使用される概念であり、確率分布に関する情報を提供する行列となる。この行列は、統計モデルのパ...
python Double Q-Learningの概要とアルゴリズム及び実装例について
Double Q-Learningの概要
Double Q-Learning（ダブルQ-ラーニング）は、"Q-学習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Q-Learningの一種であり、強化学習のアル...
python グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習の概要と関連アルゴリズム及び実装例
グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習の概要
グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた反実仮想学習（counterfactual learning）は、グラフ構造を持つデータに対して「もし〜だった...
python Bidirectional RNN（BRNN）について
Bidirectional RNN（BRNN）について
Bidirectional Recurrent Neural Network（BRNN）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、過去と未来の情報...
python Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）行列の概要と関連するアルゴリズム及び実装例について
Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）行列の概要
Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）は、機械学習の最適化...
python Trust Region Policy Optimization (TRPO)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Trust Region Policy Optimization (TRPO)の概要
Trust Region Policy Optimization（TRPO）は、強化学習のアルゴリズムで、"ポリシー勾配法の概要...
アルゴリズム:Algorithms 有向非巡回グラフの適用事例と実装例およびブロックチェーン技術について
イントロダクション
有向非巡回グラフ(Directed Acyclic Graph, DAG)は、様々なタスクの自動管理、あるいはコンパイラ等の処理など様々な場面で登場するグラフデータアルゴリズムとなる。今回は、...