IOT技術:IOT Technology 保護中: 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習(1)正則化とp-ノルムの復習
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのための離散情報の最適化手法である劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習を考えるための、スパースモデリング、正則化とp-ノルムの復習
最適化:Optimization
IOT技術:IOT Technology IOT技術:IOT Technology 保護中: 最大流とグラフカット(4)グラフ表現可能な劣モジュラ関数とプリフロー・プッシュ法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される離散情報の最適化アプローチである劣モジュラ最適化のためのグラフ表現可能な劣モジュラ関数での最大流アルゴリズムとプリフロー・プッシュ法
Symbolic Logic 保護中: 最大流とグラフカット(3) マルコフ確率場における推論とグラフカット
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのための離散情報最適化手法である劣モジュラ最適化によるグラフ最大流抽出のためのマルコフ確率場における推論とグラフカット
Symbolic Logic Inductive logic programming 2020-2021論文集より
機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術 知識情報処理技術 AI学会論文を集めて 推論技術
前回はILP2019について述べた。今回はコロナ...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 最大流とグラフカット(2)最大流アルゴリズム
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに用いられる有向グラフの最大フロー問題へのフォード・ファルカーソンのアルゴリズムやゴールドバーグ・タージャンのアルゴリズム、プリフロー・プッシュ法、増加パスアルゴリズム、残余ネットワーク
Symbolic Logic 保護中: 最大流とグラフカット(1) 最大量と最小s-tカット
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される離散情報の最適化手法である劣モジュラ最適化の有向グラフの最小カット、最大流量問題への適用
Symbolic Logic 保護中: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(2)センサ配置問題と能動学習問題
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用される離散情報の最適化の手法である劣モジュラ最適化でのセンサ配置と能動学習問題への劣モジュラ関数最大化と貪欲法の適用
Symbolic Logic Inductive logic Programming 2019論文集より
機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術 知識情報処理技術 AI学会論文を集めて 推論技術
前回はILP2018について述べた。今回は2019年...
IOT技術:IOT Technology 保護中: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(1) 貪欲法の概要と文書要約タスクへの適用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される離散情報の最適化手法:劣モジュラ関数最大化への貪欲法の適用と文書要約タスクへの活用
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(5)ロヴァース拡張と多重線形拡張
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される離散情報のアプローチである劣モジュラ最適化の基礎としてのロヴァース拡張と多重線形拡張を用いた劣モジュラ性の解釈