python ミニバッチ学習の概要とアルゴリズム及び実装例
ミニバッチ学習の概要
ミニバッチ学習は、機械学習において広く使用される効率的な学習手法の一つであり、通常の勾配降下法（Gradient Descent）に比べて、計算効率が高く、大規模なデータセットに対しても適用可能なも...
機械学習:Machine Learning
python python Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要
Maximum Marginal Relevance（MMR）は、情報検索や情報フィルタリングのためのランキング手法の1つで、情報検索システムがユーザ...
Symbolic Logic Web Reasoning and Rule Systems
Web Reasoning and Rule Systems
Web Reasoning and Rule Systems
本書は、2011年8月にアイルランドのゴールウェイで開催された第5回Web ...
python 価値勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
価値勾配法の概要
価値勾配法（Value Gradients）は、強化学習や最適化の文脈で使用される手法の一つであり、状態価値やアクション価値といった価値関数に基づいて勾配を計算し、その勾配を使って方策の最適化を行...
python HIN2Vec-GANの概要とアルゴリズム及び実装例
HIN2Vec-GANの概要
HIN2Vec-GANは、グラフ上の関係を学習するために使われる技術の一つで、具体的には、異種情報ネットワーク（Heterogeneous Information Network,...
python 予測制約法（Predictive Control with Constraints）の概要とアルゴリズム及び実装例
予測制約法（Predictive Control with Constraints）の概要
予測制約法（Predictive Control with Constraints）は、制約条件を満たしながらシステムの将来の挙動...
Symbolic Logic Rule Based Reasoning , Programming and Applications
Rule Based Reasoning , Programming and Applications
Rule Based Reasoning , Programming and Applications...
python カーリー・ウィンドウ探索（Curiosity-Driven Exploration）の概要とアルゴリズム及び実装例について
カーリー・ウィンドウ探索（Curiosity-Driven Exploration）の概要
カーリー・ウィンドウ探索（Curiosity-Driven Exploration）は、強化学習においてエージェントが興味...
python HIN2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例
HIN2Vecの概要
HIN2Vec（Heterogeneous Information Network Embedding）は、異種情報ネットワークをベクトル空間に埋め込む手法で、異種情報ネットワークは、複数...
python 進化的アルゴリズムの概要とアルゴリズム及び実装例について
進化的アルゴリズムの概要
進化的アルゴリズムは、進化生物学の自然選択や遺伝的情報伝達の原理に基づいて設計された最適化技術となる。進化的アルゴリズムでは、解の候補を個体として表現し、遺伝的操作（交叉、突然変異など）によって個...