アルゴリズム:Algorithms 保護中: 機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(1)双対上昇法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される機械学習におけるラグランジュ関数を用いた最適化(最急上昇法、ニュートン法、双対上昇法、非線形な等式制約付き最適化問題、閉真凸関数f、μ-強凸関数、共役関数、最急降下法、勾配射影法、線形不等式制約付き最適化問題、双対分解、交互方向乗数法、正則化学習問題)
機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms python 機械学習における確率的最適化の概要と実装
機械学習における確率的最適化の概要
確率的最適化は、確率的な要素を含む最適化問題の解法を表し、機械学習での確率的最適化はモデルのパラメータを最適化する際にに広く使用されている手法となる。
一般的な最適化問題では、目...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: 確率的最適化における凸解析の基本事項(2)フェンシェルの双対定理と近接写像と強凸関数
このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。
パスワード:
アルゴリズム:Algorithms python Kerasの概要と基本的な深層学習タスクへの適用例
サマリー
ここではpython Kerasの概要と基本的な深層学習タスク(MINISTを用いた手書き文字認織、Autoencoder、”CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているCNN、”RNNの...
アルゴリズム:Algorithms 組合せ最適化の概要と実装の為のライブラリと参考図書
組み合わせ最適化問題とは
組合せ最適化理論は、輸送計画、スケジューリング、配置、組合せ問題、そして最適化問題など実世界の多くの問題に応用されている理論となる。この問題は、ある個数の要素から構成される集合の中から、制約...
Clojure 一般化線形モデルの概要と各種言語による実装
一般化線形モデルの概要
一般化線形モデル(Generalized Linear Model, GLM)は、統計モデリングや機械学習の手法の一つであり、応答変数（目的変数）と説明変数（特徴量）の間の関係を確率的に...
アルゴリズム:Algorithms twitterの推薦アルゴリズムの概要について
概要
ツイッター社がTwitterのレコメンドの仕組みを公開して話題になっている。
以下が公式に公開された技術ブログとGiuHub上のソースコードである。
技術ブログ：
GitHub：
TwitterのUIは...
アルゴリズム:Algorithms 粒子群最適化の概要と実装について
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される粒子群最適化の概要と実装について(Clojure、CAPSOS、R language、pso、pyhton、pyswarm、ニューラルネットワークのトレーニング、パラメータの最適化、組合せ最適化、ロボット制御、パターン認織)
アルゴリズム:Algorithms ゲーム理論の概要とAI技術との融合と実装例
ゲーム理論の概要
ゲーム理論とは、競争や協力など、相互に影響を与えあう複数の意思決定者（プレーヤー）が存在する場合に、彼らの戦略とその結果を数学的にモデル化することで、最適な戦略を決定するための理論となる...
アルゴリズム:Algorithms 確率・統計の概要とその思想および具体的な活用の為の各種言語でのライブラリについて
確率・統計について
確率と統計は、数学の分野の1つであり、不確実な事象の確率や、データの解析やモデル化などの分野を扱う理論となる。
確率は、ある事象が発生する確率を数学的に表現することができる。これは...