機械学習:Machine Learning

アルゴリズム:Algorithms

PARAFAC2 (Parallel Factor 2) 分解の概要とアルゴリズム及び実装例

PARAFAC2 (Parallel Factor 2) 分解の概要 PARAFAC2(Parallel Factor 2)分解は、テンソルの分解手法の一つであり、"モード型(Mode-based)テンソル分解の概要とア...
python

Deep Q-Network (DQN)の概要とアルゴリズムおよび実装例について

Deep Q-Network (DQN)の概要 Deep Q-Network(DQN)は、ディープラーニングとQ-Learningを組み合わせた手法で、Q関数をニューラルネットワークで近似することによって、高次元の...
アルゴリズム:Algorithms

TIME-SI (Time-aware Structural Identity)の概要とアルゴリズム及び実装について

TIME-SI (Time-aware Structural Identity)について TIME-SI(Time-aware Structural Identity)は、時間に関連する情報を考慮に入れてネット...
アルゴリズム:Algorithms

画像検出でのイメージピラミッドや高解像度特徴マップによる小さい物体の検出について

画像検出でのイメージピラミッドや高解像度特徴マップによる小さい物体の検出について 画像検出において、小さい物体の検出は一般的に難しい課題となる。小さい物体はピクセル数が少ないため、特徴が不明瞭で、通常の解像度の特徴マ...
python

エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要 エイヒンホルツアルゴリズム(Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)は、文字列検索やパターンマ...
アルゴリズム:Algorithms

モード型(Mode-based)テンソル分解の概要とアルゴリズム及び実装例

モード型(Mode-based)テンソル分解の概要 モード型(Mode-based)テンソル分解は、多次元データであるテンソルを低ランクのテンソルの積に分解する手法で、これは特にテンソルを分解してデータセット内の潜在的な...
アルゴリズム:Algorithms

ボードゲームとAI “アルファ碁はなぜ人間に勝てたのか” 読書メモ

イントロダクション AlphaGo(アルファ碁)は、Google DeepMindによって開発されたコンピュータ囲碁プログラムで、2015年10月に、人間のプロ囲碁棋士を互先(ハンディキャップなし)で破った初のコン...
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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...
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...
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