python Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）について
Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）は、確率的勾配法とモンテカルロ法を組み...
機械学習:Machine Learning
python python ニュートン法での特異点への対処方法について
ニュートン法での特異点への対処方法について
"ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について"でも述べているニュートン法は、非線形方程式の解を求めるための強力な手法だが、特異点（例: ヤコビ行列が特異または近似特異にな...
python 構造主義と構造の奥にあるメタ情報とAI技術
構造主義と構造の奥にあるメタ情報について
構造主義（Structuralism）は、人間の思考や文化が「構造（structure）」によって形成されているという考え方に基づく哲学・社会科学の理論で、主に20...
python SADE（Self-Adaptive Differential Evolution）の）概要とアルゴリズム及び実装例
SADE（Self-Adaptive Differential Evolution）の概要
SADE（Self-Adaptive Differential Evolution）は、進化的アルゴリズムの一種である Diffe...
python AnoGANの概要とアルゴリズム及び実装例
AnoGANの概要
AnoGAN (Anomaly GAN) は、異常検知のために Generative Adversarial Network (GAN) を活用する手法であり、特に、医療画像や製造業の品質検査など...
python KLダイバージェンス制約について
KLダイバージェンス制約
KLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）は、確率分布 \( P \) と \( Q \) の間の類似性を測る非対称な指標で、主に情報理論や機械学習に...
python ニュートン法の導関数の計算における数値微分の代替手法について
ニュートン法の導関数の計算における数値微分の代替手法について
ニュートン法では、関数\(f(x)\)の根を求めるために導関数\(f'(x)\)を用いるが、解析的に導関数を求めるのが難しい場合や、関数が数値的にしか与えられ...
python ABC（Artificial Bee Colony Algorithm）の概要とアルゴリズム及び実装例
ABC（Artificial Bee Colony Algorithm）の概要
ABC（Artificial Bee Colony Algorithm）は、群知能に基づく最適化アルゴリズムの一つで、自然界のミツバチの採餌行...
python 3DCNNの概要とアルゴリズム及び実装例
3DCNNの概要
3DCNN（3次元畳み込みニューラルネットワーク：3D Convolutional Neural Network）は、主に時空間データや3次元の特徴を持つデータを処理するための深層学習モデルの一種であり...
python エピステミック不確実性とAIによる補完
エピステミック不確実性
エピステミック不確実性（Epistemic Uncertainty）は、知識や情報の不足、または不完全性から生じる不確実性を指し、ある事象やシステムについての理解が不十分であるために発生し...