python 疎密の非対称性に特化したネットワーク設計とGNN
疎密の非対称性に特化したネットワーク設計
「疎密の非対称性に特化したネットワーク設計」は、以下のような状況に非常に重要なアプローチとなる。
データの一部に豊富な事例（密な領域）があり、他の部分...
機械学習:Machine Learning
python python 反復最適化アルゴリズムの概要と実装例について
反復最適化アルゴリズムの概要
反復最適化アルゴリズムは、与えられた問題の最適解を見つけるために反復的に近似解を改良していくアプローチとなる。これらのアルゴリズムは、最適化問題において特に有用であり、さまざまな分野で利用され...
アルゴリズム:Algorithms アンサンブル学習とマルチエージェントシステム
アンサンブル学習について
アンサンブル学習は、機械学習の分野で広く使用されている強力な技術の一つであり、アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、個々のモデルよりも優れた予測性能を達成しようとするア...
python One-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例
概要
One-shot learningは、各クラスに1つだけの学習例しか存在しない状況で分類や認識を行う学習手法であり、その目的は、データが不足している状況でも高い汎化性能を発揮するモデルを実現するこ...
python Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要とアルゴリズム及び実装例
Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要
Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)は、多様性を...
アルゴリズム:Algorithms 自己組織化マップ（SOM）の概要とアルゴリズム及び実装例
自己組織化マップ（SOM）の概要
自己組織化マップ（Self-Organizing Map, SOM）は、ニューラルネットワークの一種であり、高次元データを低次元（通常は2次元）の空間にマッピングして視覚化するための手法...
python マックスマージンアプローチの概要とアルゴリズム及び実装例
マックスマージンアプローチの概要
マックスマージンアプローチ（Max-Margin Approach）は、特にサポートベクターマシン（SVM）などの機械学習アルゴリズムで用いられる概念で、分類問題において最...
Symbolic Logic エージェントに知的な振る舞いをさせるための考察
エージェントに知的な振る舞いをさせる方法について
今回は、"人工生命とエージェント技術"で述べているエージェントに知的な振る舞いをさせる方法について考察する。
1. 知的な振る舞いの設計: 知的な振る舞いを...
python 非メトリックMDSでのバイアス修正法(Bias Correction Method)の概要とアルゴリズム及び実装例
非メトリックMDSでのバイアス修正法(Bias Correction Method)の概要
非メトリック多次元尺度法（Non-Metric Multidimensional Scaling, NMS）におけるバイアス修正...
python Zero-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例
概要
Zero-Shot Learning（ZSL）とは、事前に学習されていないクラスに対しても、追加の学習なしで分類や予測を行う手法である。このアプローチは、従来の機械学習やディープラーニングモデルが...