ICT技術:ICT Technology

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GNNを用いた推薦技術の概要と関連アルゴリズムおよび実装例

GNNを用いた推薦技術の概要 グラフは、グラフ構造データのモデリングと表現における柔軟性と有効性により、広く適用できる表現力豊かで強力なデータ構造であり、生物学、金融、交通、ソーシャル ネットワークなど、さまざ...
アルゴリズム:Algorithms

プルーニングやクオンティゼーションなどによるモデルの軽量化について

プルーニングやクオンティゼーションなどによるモデルの軽量化について モデルの軽量化は、深層学習モデルをより小さい、高速、エネルギー効率の高いモデルに変換するための重要な手法であり、モデルの軽量化にはさまざまなアプローチが...
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ベイジアンネットワークのサンプリングについて

ベイジアンネットワークのサンプリング(Sampling)について ベイジアンネットワークのサンプリングは、事後分布からのランダムサンプル生成を通じて、未知の変数やパラメータの確率的な挙動をモデル化するもので、...
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ニュートン-ラフソン法(Newton-Raphson Method)について

ニュートン-ラフソン法(Newton-Raphson Method)について ニュートン-ラフソン法(Newton-Raphson Method)は、非線形方程式の数値解法や関数の根を求めるための反復法の一つであり、この...
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UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について UMAPは、高次元データの非線形次元削減手法であり、データの構造を保持しながら低次元に埋め込むことを目的とし...
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GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要

GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要 Graph Neural Networks (GNN) を用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの...
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Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo(SGHMC)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo(SGHMC)について Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo(SGHMC)は、ハミル...
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トラストリージョン法について

トラストリージョン法について トラストリージョン法(Trust Region Method)は、非線形最適化問題を解決するための最適化アルゴリズムの一つであり、このアルゴリズムは、目的関数の最小化(または最大化)において...
IOT技術:IOT Technology

唯一無二のIDを生成する

唯一無二のID 唯一無二のID(ユニークID、Unique Identifier)は、データやオブジェクトを識別するために、一意で重複のない番号や文字列を割り当てたもので、システムやデータベース内で特定の情報を区別するた...
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LLE (Locally Linear Embedding)について

LLE (Locally Linear Embedding)について LLE(Locally Linear Embedding)は、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、データが局所的に線形...
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