アルゴリズム:Algorithms NUTSの概要とアルゴリズム及び実装例について
NUTSの概要
NUTS（No-U-Turn Sampler）は、"確率積分計算の為のMCMC法:メトロポリス法以外のアルゴリズム(HMC法)"でも述べているハミルトニアンモンテカルロ法（HMC）の一種であり、確...
機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms python ドリフト検出ベースの逆強化学習（Drift-based Inverse Reinforcement Learning）の概要とアルゴリズム及び実装例について
ドリフト検出ベースの逆強化学習（Drift-based Inverse Reinforcement Learning）の概要
ドリフト検出ベースの逆強化学習（Drift-based Inverse Reinforc...
python ベイジアンニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例について
ベイジアンニューラルネットワークについて
ベイジアンニューラルネットワーク（BNN）は、確率論的な要素をニューラルネットワークに統合するアーキテクチャであり、通常のニューラルネットワークが確定論的であるのに対し、BNN...
python プロポーザルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例
プロポーザルネットワークの概要
プロポーザルネットワークは、主にコンピュータビジョンや画像処理の分野で使用されるニューラルネットワークの一種で、特に物体検出や領域提案（object proposal）のタスクで利用さ...
python 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...
python 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...
python 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...
python 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...
python 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...