機械学習:Machine Learning

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Bidirectional LSTMの概要とアルゴリズム及び実装例について

Bidirectional LSTMの概要 Bidirectional LSTM(Long Short-Term Memory)は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の一種であり、時系列データや自然言語処...
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TTM (Tensor-Train Matrix)の概要とアルゴリズム及び実装例について

TTM (Tensor-Train Matrix)の概要 Tensor-Train Matrix(TTM)は、テンソルのユニークな表現形式であり、行列のテンソル化を通じて行列のテンソル形式の表現を可能にするアプローチとな...
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特徴量逆強化学習(Feature-based Inverse Reinforcement Learning)の概要とアルゴリズム及び実装例について

特徴量逆強化学習(Feature-based Inverse Reinforcement Learning)の概要 特徴量逆強化学習(Feature-based Inverse Reinforcement Lear...
アルゴリズム:Algorithms

EdgeBoxesアルゴリズムの概要と実装例について

EdgeBoxesアルゴリズム EdgeBoxes(エッジボックス)アルゴリズムは、物体検出のための候補領域提案手法の一つとなる。この手法は、画像中の潜在的な物体の位置を特定するために使用され、物体が存在する可能性が...
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HOOI (High-Order Orthogonal Iteration)の概要とアルゴリズム及び実装例について

HOOI (High-Order Orthogonal Iteration)の概要 High-Order Orthogonal Iteration(HOOI)は、テンソルの高次元の"特異値分解(Singular Valu...
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TD学習の概要とアルゴリズム及び実装例

TD学習の概要 TD(Temporal Difference)学習は、強化学習(Reinforcement Learning)の一種で、エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化する方法を学習するための手法と...
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Girvan-Newmanアルゴリズムの概要と実装例について

Girvan-Newmanアルゴリズムの概要 Girvan-Newmanアルゴリズムは、グラフ理論においてネットワークのコミュニティ構造を検出するためのアルゴリズムであり、このアルゴリズムは、エッジの媒介中心性...
アルゴリズム:Algorithms

Selective Searchの概要とアルゴリズム及び実装例について

Selective Searchとは Selective Searchは、コンピュータビジョンと物体検出の分野で使用される、物体検出のための候補領域提案手法の一つであり、物体検出は、画像中の物体の位置を特定するタスク...
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OpenNMTの概要とアルゴリズム及び実装例

OpenNMTの概要 OpenNMT(Open-Source Neural Machine Translation)は、ニューラル機械翻訳のためのオープンソースプラットフォームであり、翻訳モデルの構築、トレーニン...
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TD誤差(Temporal Difference Error)の概要と関連アルゴリズム及び実装例

TD誤差(Temporal Difference Error)の概要 TD誤差(Temporal Difference Error)は、強化学習において用いられる概念の一つで、状態価値関数や行動価値関数の更新におい...
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