最適化:Optimization

非負値行列因子分解（NMF）の概要 非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization、NMF）は、与えられた非負の行列を2つの非負の行列の積に分解する手法となる。具体的には、与えられ...

特異値分解(Singular Value Decomposition, SVD)の概要 特異値分解（Singular Value Decomposition、SVD）は、行列を3つの行列の積に分解する手法であり、この分解...

ガウス・ザイデル法の概要 ガウス・ザイデル法は、線形方程式の連立方程式の解を求めるための反復法の一つであり、特に、係数行列が対角要素が非ゼロであり、対角優位性を持つ場合に効果的な手法となる。 この方法では、方程式の...

クロスエントロピーの概要 クロスエントロピー（Cross Entropy）は、情報理論や機械学習などの分野でよく使われる概念です、特に、分類問題において、モデルの予測と実際のデータとの間の差異を定量化するために使われるも...

マルチアームドバンディット問題の概要 マルチアームドバンディット問題（Multi-Armed Bandit Problem）は、意思決定の問題の一種で、複数の選択肢（アーム）の中から最も報酬の高い選択肢を見つける問...

Alternating Least Squares (ALS)の概要 Alternating Least Squares (ALS)は、最小二乗法（Least Squares）を用いて最適化問題を解く手法の一つで、特に行...

Tensor Power Methodの概要 Tensor Power Methodは、テンソルの"特異値分解(Singular Value Decomposition, SVD)の概要とアルゴリズム及び実装例について"...