IOT技術:IOT Technology 音声認識処理を行う為の前処理について
音声認識処理を行う為の前処理について
音声認識の前処理は、音声データをモデルに入力可能な形式に変換し、学習や推論を効果的に行うためのステップで、以下のような前処理手法が必要となる。
音声データの変換:
サンプ...
機械学習:Machine Learning
IOT技術:IOT Technology python Echo State Network (ESN)について
Echo State Network (ESN)について
Echo State Network（ESN）は、"リザーバーコンピューティングについて"でも述べているリザーバーコンピューティングの一種で、時系列データ...
python Block K-FACの概要とアルゴリズム及び実装例について
Block K-FACの概要
Block K-FAC（Block Kronecker-factored Approximate Curvature）は、深層学習モデルの最適化において使用される一種のカーブチャート...
python 逆強化学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
逆強化学習の概要について
逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning, IRL）は、強化学習の一種で、エキスパートの行動データからエキスパートの意思決定の背後にある報酬関数を学習するタ...
python Metapath2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例
Metapath2Vecの概要
Metapath2Vecは、グラフデータ上でのノードの表現学習に使用される手法の1つであり、この手法は、ノードの系列データから、各ノードの密なベクトル表現を学習するものとなる。M...
python アトミックノルムの概要と適用事例と実装例
アトミックノルムの概要
アトミックノルム（Atomic norm）は、最適化や信号処理などの分野で使用されるノルムの一種であり、一般的に、アトミックノルムはベクトルや行列の構造的な特性を反映するために設計...
python Stacked RNNについて
Stacked RNNについて
Stacked RNN（スタックされた再帰型ニューラルネットワーク）は、"RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で...
python フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要とアルゴリズム及び実装例について
フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要
フィッシャー計算法（Fisher's Linear Discriminant）は、2つのクラスを区別するための線形な識別モデルを構築するための手法で、クラス間の分散を最大化し、ク...
IOT技術:IOT Technology 音声認識や画像認識、自然言語処理や生体情報分析による感情の抽出
イントロダクション
感情認識の為のモデルは"感情認識と仏教哲学とAIについて"で述べているように様々なモデルかぜ提案されている。また、音声認識、画像認識、自然言語処理、生体情報分析等のAI技術による感情の抽出も数多く...
python 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...