python Lifted Relational Neural Networks (LRNN)の概要とアルゴリズム及び実装例
Lifted Relational Neural Networks (LRNN)の概要
Lifted Relational Neural Networks（LRNN）は、関係データを扱うためのニューラルネットワ...
ICT技術:ICT Technology
python python Post-training Quantizationの概要とアルゴリズム及び実装例について
Post-training Quantizationの概要
Post-training quantization（事後量子化）は、ニューラルネットワークの訓練が終了した後にモデルを量子化する手法であり、この手法では、通常...
python オルナシュテイン-ウーレンベック過程（Ornstein-Uhlenbeck process）の概要とアルゴリズム及び実装例について
オルナシュテイン-ウーレンベック過程（Ornstein-Uhlenbeck process）の概要
オルナシュテイン-ウーレンベック過程（Ornstein-Uhlenbeck process）は、確率過程の一種であり、特...
python Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno（L-BFGS）法について
Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno（L-BFGS）法について
Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno（L...
python マルコフ決定過程（MDP）と強化学習を統合したRecursive Advantage Estimationの実装例について
マルコフ決定過程（MDP）と強化学習を統合したRecursive Advantage Estimationについて
Recursive Advantage Estimationは、マルコフ決定過程（MDP）と強化学習...
python GraphRNNの概要とアルゴリズム及び実装例
GraphRNNの概要
GraphRNNは、グラフ生成に特化したディープラーニングモデルで、特にグラフの構造を学習して新しいグラフを生成する能力に優れたものとなる。このモデルは、ノードとエッジのシーケンスを予測...
python BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC（ベイズ情報規準）やBDe（ベイジアン情報規準）などのスコアベースの構造学習手法は、統計モデルの複雑性とデータの適合度を組み合わせてモデルの良さを評価し、最...
python Hard Negative Miningの概要とアルゴリズム及び実装例について
Hard Negative Miningの概要
Hard Negative Mining（ハードネガティブマイニング）は、機械学習の分野の特に異常検知や物体検出などのタスクにおいて、難しい（学習が進まない）ネガティブサンプ...
python 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...