python Dueling DQNの概要とアルゴリズム及び実装例について
Dueling DQNの概要
Dueling DQN（Dueling Deep Q-Network）は、強化学習においてQ学習をベースとしたアルゴリズムであり、価値ベースの強化学習アルゴリズムの一種となる。Duel...
機械学習:Machine Learning
python アルゴリズム:Algorithms MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)の概要とアルゴリズム及び実装例について
MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)について
MAGNAは、生物学的ネットワークにおいて、異なる種類のノード（たとえば、タンパク質や遺伝...
アルゴリズム:Algorithms 物体検出モデルへの位置情報をリファインするヘッド（例：回帰ヘッド）の追加について
物体検出モデルへの位置情報をリファインするヘッド（例：回帰ヘッド）の追加について
物体検出モデルに位置情報をリファインするためのヘッド（例：回帰ヘッド）を追加することは、物体検出の性能向上に非常に重要なアプローチとな...
python Leskアルゴリズムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Leskアルゴリズムの概要
Leskアルゴリズムは、自然言語処理の分野で、単語の意味を判定するための手法の一つであり、特に、単語の多義性解消（Word Sense Disambiguation, WSD）に使用さ...
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}...
アルゴリズム:Algorithms Prioritized Experience Replayの概要とアルゴリズム及び実装例について
Prioritized Experience Replayの概要
Prioritized Experience Replay（PER）は、"Deep Q-Network (DQN)の概要とアルゴリズムおよび実装例に...
アルゴリズム:Algorithms テンソル分解法によるダイナミックモジュール検出について
テンソル分解法によるダイナミックモジュール検出について
テンソル分解法（Tensor Decomposition）は、高次元のテンソルデータを低ランクのテンソルに近似する手法であり、この手法は、データの次元削減や特徴抽出...
アルゴリズム:Algorithms 多クラス物体検出モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について
多クラス物体検出モデルについて
多クラス物体検出モデルは、画像やビデオフレーム内の複数の異なるクラス（カテゴリ）の物体を同時に検出し、それらの物体の位置を境界ボックスで囲むタスクを実行するための機械学習モデルとなる。...
python 多言語エンベディングの概要とアルゴリズム及び実装について
多言語エンベディングについて
多言語エンベディング（Multilingual Embeddings）は、異なる言語のテキストデータをベクトル空間に埋め込む技術となる。この埋め込みは、テキストデータ内の言語情報を数...
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...