機械学習:Machine Learning

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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や固有値問題を解くための反復法の一種であり、テンソルの特異値や固有値の近似解を求めるのに有用なものとなる。以下に...
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Soft Actor-Critic (SAC) の概要とアルゴリズム及び実装例

Soft Actor-Critic (SAC) の概要 Soft Actor-Critic(SAC)は、強化学習(Reinforcement Learning)のアルゴリズムの一種で、主に連続行動空間を持つ問題に対...
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グラフデータのDiffusion Modelsの概要とアルゴリズム及び実装例について

グラフデータのDiffusion Modelsの概要 グラフデータのDiffusion Modelsは、ネットワーク上で情報や影響がどのように広がるかをモデル化する手法であり、ソーシャルネットワークやネットワー...
アルゴリズム:Algorithms

Mask R-CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について

Mask R-CNNについて Mask R-CNN(Mask Region-based Convolutional Neural Network)は、物体検出と物体セグメンテーション(インスタンスセグメンテーション)...
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サブワードレベルのトークン化について

サブワードレベルのトークン化について サブワードレベルのトークン化は、テキストデータを単語よりも小さなサブワード(部分単語)に分割する自然言語処理(NLP)のアプローチとなる。これは、文の意味を理解しやすくし、語...
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...
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Deep Q-Network (DQN)の概要とアルゴリズムおよび実装例について

Deep Q-Network (DQN)の概要 Deep Q-Network(DQN)は、ディープラーニングとQ-Learningを組み合わせた手法で、Q関数をニューラルネットワークで近似することによって、高次元の...
アルゴリズム:Algorithms

TIME-SI (Time-aware Structural Identity)の概要とアルゴリズム及び実装について

TIME-SI (Time-aware Structural Identity)について TIME-SI(Time-aware Structural Identity)は、時間に関連する情報を考慮に入れてネット...
アルゴリズム:Algorithms

画像検出でのイメージピラミッドや高解像度特徴マップによる小さい物体の検出について

画像検出でのイメージピラミッドや高解像度特徴マップによる小さい物体の検出について 画像検出において、小さい物体の検出は一般的に難しい課題となる。小さい物体はピクセル数が少ないため、特徴が不明瞭で、通常の解像度の特徴マ...
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エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要 エイヒンホルツアルゴリズム(Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)は、文字列検索やパターンマ...
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