python 確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)について
確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）は、機械学習や深層学習などで広く使用される最適化...
機械学習:Machine Learning
python python ヒルベルトワンド変換の概要とアルゴリズム及び実装例について
ヒルベルトワンド変換について
ヒルベルト変換（Hilbert transform）は、信号処理や数学の分野で広く使用される操作であり、信号のアナリティシティ（解析的性質）を導入するために利用されている手法となる。ヒルベル...
python 量子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
量子ニューラルネットワーク
量子ニューラルネットワーク（Quantum Neural Network, QNN）は、"量子コンピューターが人工知能を加速する"で述べている量子コンピュータの能力を活用してニューラルネット...
python 知識グラフを用いた推薦システム
知識グラフを用いた推薦システム
知識グラフは、エンティティ（人、物、概念など）間の関係を表現するグラフであり、複数の関連性を持つエンティティを表すことが可能なデータ形式であり、知識グラフを使った推薦は、ユーザーの好み...
python Deep Graph Generative Model（DGMG）の概要とアルゴリズム及び実装例
Deep Graph Generative Models（DGMG）の概要
Deep Graph Generative Models（DGMG）は、グラフ生成タスクに特化したディープラーニングモデルの一種で、特...
python 制約ベースの構造学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
制約ベースの構造学習について
制約ベースの構造学習は、グラフィカルモデル（ベイジアンネットワークやマルコフランダムフィールドなど）において、特定の構造制約を導入してモデルの学習を行う手法であり、これにより、事前の...
python ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）の概要
ディリクレ過程混合モデル（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）...
python 準ニュートン法について
準ニュートン法について
準ニュートン法（Quasi-Newton Method）は、非線形最適化問題を解決するための反復法の一つとなる。このアルゴリズムは、ニュートン法の一般化であり、高次導関数（ヘッセ行列）を計算せずに...
python ランクSVMの概要とアルゴリズム及び実装例
ランクSVMの概要
ランクSVM（Ranking Support Vector Machine）は、順位付けタスクに適用される機械学習アルゴリズムの一種であり、特に情報検索や推薦システムなどの順位付け問題に使用されるものと...
python Lifted Relational Neural Networks (LRNN)の概要とアルゴリズム及び実装例
Lifted Relational Neural Networks (LRNN)の概要
Lifted Relational Neural Networks（LRNN）は、関係データを扱うためのニューラルネットワ...