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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... 2024.07.24 pythonアルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリングスパースモデリング幾何学:Geometry微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
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... 2024.07.18 pythonアルゴリズム:Algorithmsベイズ推定微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning確率・統計:Probability and Statistics線形代数:Linear Algebra
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... 2024.07.15 python最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
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... 2024.07.08 python最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
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... 2024.07.01 pythonアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization線形代数:Linear Algebra
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... 2024.06.28 pythonアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
python Tensor Train Decompositionの概要とアルゴリズム及び実装例について Tensor Train Decompositionの概要 Tensor Train Decomposition(TT分解)は、多次元テンソルの次元削減やデータ圧縮の手法の一つであり、テンソルを複数の低ランクテンソルの積... 2024.06.24 python最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
python 非負値行列因子分解(NMF)の概要とアルゴリズム及び実装例について 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... 2024.06.17 pythonアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning線形代数:Linear Algebra
python 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 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... 2024.06.10 pythonアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization線形代数:Linear Algebra