最適化:Optimization

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Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno(L-BFGS)法について

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グラフ理論

情報幾何とは何か

情報幾何の本質とは 情報幾何(Information Geometry)は、統計学や情報理論、機械学習などで使われる確率分布や統計モデルの幾何学的な構造を研究する分野であり、その本質的な考え方は、確率分布や統計モデルを幾...
アルゴリズム:Algorithms

勾配消失問題(vanishing gradient problem)とその対応について

勾配消失問題(vanishing gradient problem)について 勾配消失問題(Vanishing Gradient Problem)は、主に深層ニューラルネットワークにおいて発生する問題の一つであり、ネット...
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ニュートン-ラフソン法(Newton-Raphson Method)について

ニュートン-ラフソン法(Newton-Raphson Method)について ニュートン-ラフソン法(Newton-Raphson Method)は、非線形方程式の数値解法や関数の根を求めるための反復法の一つであり、この...
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Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo(SGHMC)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo(SGHMC)について Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo(SGHMC)は、ハミル...
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トラストリージョン法について

トラストリージョン法について トラストリージョン法(Trust Region Method)は、非線形最適化問題を解決するための最適化アルゴリズムの一つであり、このアルゴリズムは、目的関数の最小化(または最大化)において...
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Quantization-Aware Trainingの概要とアルゴリズム及び実装例について

Quantization-Aware Trainingの概要 Quantization-Aware Training(QAT)は、ニューラルネットワークを効果的に量子化(Quantization)するための訓練手法の一つ...
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修正されたニュートン法について

修正されたニュートン法について 修正されたニュートン法(Modified Newton Method)は、"ニュートン-ラフソン法(Newton-Raphson Method)について"で述べている通常のニュートン-ラフ...
アルゴリズム:Algorithms

Temporal Fusion Transformerの概要とアルゴリズム及び実装例

Temporal Fusion Transformerの概要 Temporal Fusion Transformer (TFT) は、複雑な時系列データを扱うために開発されたディープラーニングモデルで、リッチ...
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予測制約法(Predictive Control with Constraints)の概要とアルゴリズム及び実装例

予測制約法(Predictive Control with Constraints)の概要 予測制約法(Predictive Control with Constraints)は、制約条件を満たしながらシステムの将来の挙動...
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