python FitNetによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について
FitNetによるモデルの蒸留の概要
FitNetは、モデルの蒸留（Distillation）手法の一つで、小規模な生徒モデルが大規模な教師モデルから知識を学習するための手法となる。FitNetは特に、異なるアーキテクチ...
最適化:Optimization
python python 残差結合について
残差結合について
残差結合（Residual Connection）は、深層学習ネットワークにおいて層を跨いで情報を直接伝達する手法の一つであり、この手法は、特に深いネットワークを訓練する際に発生する勾配消失や勾配爆発の...
python NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)の概要とアルゴリズム及び実装例
NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)の概要
NSGA-IIIは、多目的最適化(MOO: Multi-Objective Optimization)のため...
python Soft Targetによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について
Soft Targetによるモデルの蒸留の概要
ソフトターゲット（Soft Target）によるモデルの蒸留は、大規模で計算資源の高い教師モデルの知識を、小規模で効率的な生徒モデルに伝達する手法となる。通常、ソフトターゲ...
python Attention Transferによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について
Attention Transferによるモデルの蒸留の概要
Attention Transferは、深層学習においてモデルの蒸留（Distillation）を行うための手法の一つであり、モデルの蒸留は、大規模で計算負荷...
アルゴリズム:Algorithms SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）の概要とアルゴリズム及び実装例について
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）の概要
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）は、不均衡なクラス...
python SQP法（Sequential Quadratic Programming）の概要とアルゴリズムおよひ実装例
SQP法（Sequential Quadratic Programming）の概要
Sequential Quadratic Programming (SQP) は、非線形制約付き最適化問題を解くための数値的アルゴリズム...
python 線形二次計画法（LQ問題）の概要とアルゴリズム及び実装例
線形二次計画法（LQ問題）の概要
線形二次計画法（LQ問題、Linear Quadratic Problem）は、制御理論や最適化問題で広く利用される手法で、特に最適制御の分野で重要なものとなる。
線形二次計画法は...
アルゴリズム:Algorithms DFP法（Davidon-Fletcher-Powell法）の概要とアルゴリズム及びその実装例について
DFP法（Davidon-Fletcher-Powell法）の概要
DFP法（Davidon-Fletcher-Powell法）は、数値最適化の手法の一つで、特に非線形最適化問題に適した手法となる。この手法は、二次近似の...
python Pythonと機械学習(1)数学と基本的なアルゴリズム
Pythonと機械学習
概要
Pythonは、簡単に学べること、読みやすいコードを書けること、広範囲にわたるアプリケーションに使えることなどの、多くの優れた特徴を持つ汎用プログラミング言語となる。...