機械学習:Machine Learning

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SqueezeNetについて

SqueezeNetについて SqueezeNet(スクイーズネット)は、軽量でコンパクトなディープラーニングモデルの一つで、"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込みニューラルネットワー...
アルゴリズム:Algorithms

CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要とアルゴリズム及び実装例

CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要 CP分解(CANDECOMP/PARAFAC)は、テンソル分解の一種で、多次元データの分解手法の一つとなる。CP分解は、テンソルを複数のランク1テンソルの和として...
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方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について

方策勾配法について 方策勾配法(Policy Gradient Methods)は、強化学習の一種で、特に方策(ポリシー)の最適化に焦点を当てる手法となる。方策は、エージェントが状態に対してどのような行動を選択すべ...
アルゴリズム:Algorithms

時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析は、グラフデータ内の時間的なパターン、トレンド、予測を理解するために使用される。...
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MobileNetについて

MobileNetについて MobileNetは、コンピュータビジョン分野で広く使用されているディープラーニングモデルの一つであり、Googleが開発したモバイルデバイス向けに最適化された軽量で高効率な"CNNの概要...
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Word Sense Disambiguationの概要とアルゴリズム及び実装例について

Word Sense Disambiguationの概要 Word Sense Disambiguation(WSD)は、自然言語処理(NLP)の分野で重要な課題の一つで、この技術の目的は、文中の単語が複数の意味...
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ソフトマックス関数の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

ソフトマックス関数の概要 ソフトマックス関数(Softmax function)は、実数のベクトルを確率分布に変換するために使用される関数であり、通常、機械学習の分類問題において、モデルの出力を確率として解釈する...
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C51 (Categorical DQN)の概要とアルゴリズム及び実装例について

C51 (Categorical DQN)の概要 C51、またはCategorical DQN、は深層強化学習のアルゴリズムであり、価値関数を連続的な確率分布としてモデル化する手法となる。C51は、通常のDQN(D...
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IsoRankNの概要とアルゴリズム及び実装例について

IsoRankNの概要 IsoRankNは、ネットワークアラインメント(Network Alignment)のためのアルゴリズムの一つで、ネットワークアラインメントは、異なるネットワーク間の対応する頂点のマッピ...
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LeNet-5について

LeNet-5について LeNet-5(LeNet-5)は、ディープラーニングの分野において重要な歴史的なニューラルネットワークモデルの一つであり、"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込...
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