python マルチアームドバンディット問題の概要と適用アルゴリズム及び実装例について 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... 2024.03.15 pythonアルゴリズム:Algorithmsバンディッド問題最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
python Alternating Least Squares (ALS)の概要と関連アルゴリズム及び実装例について 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... 2024.03.11 pythonアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
python Tensor Power Methodの概要とアルゴリズム及び実装例について 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"... 2024.02.26 pythonアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms PARAFAC2 (Parallel Factor 2) 分解の概要とアルゴリズム及び実装例 PARAFAC2 (Parallel Factor 2) 分解の概要 PARAFAC2(Parallel Factor 2)分解は、テンソルの分解手法の一つであり、"モード型(Mode-based)テンソル分解の概要とア... 2024.02.19 アルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms モード型(Mode-based)テンソル分解の概要とアルゴリズム及び実装例 モード型(Mode-based)テンソル分解の概要 モード型(Mode-based)テンソル分解は、多次元データであるテンソルを低ランクのテンソルの積に分解する手法で、これは特にテンソルを分解してデータセット内の潜在的な... 2024.02.12 アルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
アルゴリズム:Algorithms Tucker分解の概要とアルゴリズム及び実装例 Tucker分解の概要 Tucker分解は、多次元データの分解手法であり、テンソル分解の一種となる。Tucker分解は、テンソルを複数の低ランクなテンソルの積として近似している。通常、テンソル \( \mathbf{X}... 2024.02.05 アルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
python Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要とアルゴリズム及び実装例について Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要 Non-Negative Tensor Factorization(非負テンソル分解、NTF)は、多次元データの表現を求めるための手法... 2024.01.29 pythonアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要とアルゴリズム及び実装例 CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要 CP分解(CANDECOMP/PARAFAC)は、テンソル分解の一種で、多次元データの分解手法の一つとなる。CP分解は、テンソルを複数のランク1テンソルの和として... 2024.01.22 アルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
python 方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について 方策勾配法について 方策勾配法(Policy Gradient Methods)は、強化学習の一種で、特に方策(ポリシー)の最適化に焦点を当てる手法となる。方策は、エージェントが状態に対してどのような行動を選択すべ... 2024.01.19 pythonアルゴリズム:Algorithms強化学習微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics
python ディリクレ分布の概要と関連アルゴリズム及び実装例について ディリクレ分布の概要 ディリクレ分布(Dirichlet distribution)は、多変量確率分布の一種であり、主に確率変数の確率分布をモデリングするために使用されるものとなる。ディリクレ分布は、K個の非負実... 2024.01.08 pythonアルゴリズム:Algorithmsベイズ推定最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics