機械学習:Machine Learning

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OpenAI Codexの概要とその利用について

OpenAI Codexの概要 OpenAI Codexは、テキストからコードを生成するための自然言語処理モデルで、Codexは、GPTシリーズのモデルをベースにしており、大規模なプログラミングコーパスでトレーニング...
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グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計の概要と関連アルゴリズム及び実装例

グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計の概要 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた建築構造設計は、建築物の構造を自動的に生成し、評価するための手法となる。以下にその概要について述べる。 ...
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Contrastive Divergence (CD)の概要とアルゴリズム及び実装例

Contrastive Divergence (CD)の概要 Contrastive Divergence (CD)は、主に制限付きボルツマンマシン(RBM)のトレーニングに使用される学習アルゴリズムで、デ...
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GANの概要と様々な応用および実装例について

GANについて GAN(Generative Adversarial Network)は、生成的敵対的ネットワークと呼ばれる機械学習のアーキテクチャとなる。このモデルは、2014年にイアン・グッドフェローによって...
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Negative Log-Likelihoodの概要とアルゴリズム及び実装例

Negative Log-Likelihoodの概要 Negative Log-Likelihood (NLL)は、統計学や機械学習においてモデルのパラメータを最適化するための損失関数の一つで、特に、確率分...
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グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションの概要と関連アルゴリズム及び実装例

グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションの概要 グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションは、従来の手法に比べて高い精度や効率性を示すことが期待されたアプローチであり、特に、分子の...
アルゴリズム:Algorithms

Self-Refineの概要と関連アルゴリズム及び実装例

Self Refine "GPT-4以上? 自分で何度も“推敲”し完成度を上げる言語生成AI「Self-Refine」"では米カーネギーメロン大学、Allen Institute for Artificial Int...
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Skipgramの概要とアルゴリズム及び実装例

Skipgramの概要 Skip-gramは、単語の意味をベクトル表現として捉え、類似性や意味の関連性を数値化することが可能な自然言語処理(NLP)の分野で広く使われる単語の分散表現(Word Embedding...
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Generalized Advantage Estimation (GAE)の概要とアルゴリズム及び実装例

Generalized Advantage Estimation (GAE)の概要 Generalized Advantage Estimation (GAE)は、強化学習におけるポリシーの最適化に使われる手法の一...
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グラフニューラルネットワークを用いた天気予報の概要と関連アルゴリズム及び実装例

グラフニューラルネットワークを用いた天気予報 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた天気予報は、気象データの複雑な空間的および時間的関係を捉えるための新しいアプローチとなる。 従来の天気予報手法は...
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