機械学習:Machine Learning

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TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例

TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要 TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradien...
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メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について

メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について メタパスは、異種グラフ内の異なるエッジタイプやノードタイプ間のパターンを表現するためのグラフパターンであり、異種グラフにおいて、異なるエッジ...
アルゴリズム:Algorithms

フランク・ウォルフ法の概要と適用事例及び実装例

フランク・ウォルフ法の概要 フランク・ウォルフ法(Frank-Wolfe method)は、1956年にマルグリート・フランクとフィリップ・ウォルフによって提案された、非線形最適化問題を解くための数値計算アルゴリズムとな...
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Deep RNNについて

Deep RNNについて Deep RNN(Deep Recurrent Neural Network)は、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の一種で、複数のRNN層を積み重ねたモデルとなる。Deep RNN...
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フィッシャー情報行列の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

フィッシャー情報行列の概要 フィッシャー情報行列(Fisher information matrix)は、統計学と情報理論の分野で使用される概念であり、確率分布に関する情報を提供する行列となる。この行列は、統計モデルのパ...
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Double Q-Learningの概要とアルゴリズム及び実装例について

Double Q-Learningの概要 Double Q-Learning(ダブルQ-ラーニング)は、"Q-学習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Q-Learningの一種であり、強化学習のアル...
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グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習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用いた反実仮想学習の概要 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた反実仮想学習(counterfactual learning)は、グラフ構造を持つデータに対して「もし〜だった...
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Bidirectional RNN(BRNN)について

Bidirectional RNN(BRNN)について Bidirectional Recurrent Neural Network(BRNN)は、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の一種で、過去と未来の情報...
アルゴリズム:Algorithms

フロベニウスノルムの概要とアルゴリズム及び実装例

フロベニウスノルムの概要 フロベニウスノルムは、行列のノルムの一種であり、行列の要素の2乗和の平方根として定義されるものとなる。これは、行列 \( A \) のフロベニウスノルム \( ||A||_F \...
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Kronecker-factored Approximate Curvature(K-FAC)行列の概要と関連するアルゴリズム及び実装例について

Kronecker-factored Approximate Curvature(K-FAC)行列の概要 Kronecker-factored Approximate Curvature(K-FAC)は、機械学習の最適化...
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