アルゴリズム:Algorithms フランク・ウォルフ法の概要と適用事例及び実装例
フランク・ウォルフ法の概要
フランク・ウォルフ法(Frank-Wolfe method)は、1956年にマルグリート・フランクとフィリップ・ウォルフによって提案された、非線形最適化問題を解くための数値計算アルゴリズムとな...
最適化:Optimization
アルゴリズム:Algorithms python フィッシャー情報行列の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
フィッシャー情報行列の概要
フィッシャー情報行列（Fisher information matrix）は、統計学と情報理論の分野で使用される概念であり、確率分布に関する情報を提供する行列となる。この行列は、統計モデルのパ...
アルゴリズム:Algorithms フロベニウスノルムの概要とアルゴリズム及び実装例
フロベニウスノルムの概要
フロベニウスノルムは、行列のノルムの一種であり、行列の要素の2乗和の平方根として定義されるものとなる。これは、行列 \( A \) のフロベニウスノルム \( ||A||_F \...
python Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）行列の概要と関連するアルゴリズム及び実装例について
Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）行列の概要
Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）は、機械学習の最適化...
python トレースノルムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
トレースノルムの概要
トレースノルム（または核ノルム）は、行列のノルムの一種であり、行列の特異値の和として定義されるものとなる。これは特に、行列の低ランク近似や行列の最小化問題において重要な役割を果たして...
python ベイジアンニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例について
ベイジアンニューラルネットワークについて
ベイジアンニューラルネットワーク（BNN）は、確率論的な要素をニューラルネットワークに統合するアーキテクチャであり、通常のニューラルネットワークが確定論的であるのに対し、BNN...
python TTM (Tensor-Train Matrix)の概要とアルゴリズム及び実装例について
TTM (Tensor-Train Matrix)の概要
Tensor-Train Matrix（TTM）は、テンソルのユニークな表現形式であり、行列のテンソル化を通じて行列のテンソル形式の表現を可能にするアプローチとな...
python HOOI (High-Order Orthogonal Iteration)の概要とアルゴリズム及び実装例について
HOOI (High-Order Orthogonal Iteration)の概要
High-Order Orthogonal Iteration（HOOI）は、テンソルの高次元の"特異値分解(Singular Valu...
python Alternating Least Squares for Matrix Factorization (ALS-MF)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Alternating Least Squares for Matrix Factorization (ALS-MF)の概要
Alternating Least Squares for Matrix Factorizat...
python TD誤差（Temporal Difference Error）の概要と関連アルゴリズム及び実装例
TD誤差（Temporal Difference Error）の概要
TD誤差（Temporal Difference Error）は、強化学習において用いられる概念の一つで、状態価値関数や行動価値関数の更新におい...