機械学習:Machine Learning

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ディリクレ分布の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

ディリクレ分布の概要 ディリクレ分布(Dirichlet distribution)は、多変量確率分布の一種であり、主に確率変数の確率分布をモデリングするために使用されるものとなる。ディリクレ分布は、K個の非負実...
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Vanilla Q-Learningの概要とアルゴリズムおよび実装例について

Vanilla Q-Learningについて Vanilla Q-Learning(ヴァニラQ学習)は、強化学習の一種で、エージェントが環境とやり取りしながら最適な行動を学習するためのアルゴリズムの一つとなる。Q-...
アルゴリズム:Algorithms

Copraの概要と適用事例及び実装例について

Copraについて Copra(Community Detection using Partial Memberships)は、コミュニティ検出のためのアルゴリズムおよびツールの1つであり、複雑なネットワーク内...
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EfficientNetについて

EfficientNetについて EfficientNet(エフィシエントネット)は、軽量で効率的なディープラーニングモデルの一つであり、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアーキテクチャとなる。Efficie...
アルゴリズム:Algorithms

機械学習での多義語への対応について

機械学習での多義語への対応について 機械学習において多義語(homonyms)への対応は、自然言語処理(NLP)や情報検索などのタスクにおいて重要な課題の一つとなる。多義語は同じ単語が異なる文脈で異なる意味を持つ...
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クラメール・ラウ・ローバー下界(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)の導出について

クラメール・ラウ・ローバー下界(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)の導出について クラメール・ラウ・ローバー下界は、統計学において、ある推定量がどれだけ不確かさを持つかを測定するための下界...
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A2C(Advantage Actor-Critic)の概要とアルゴリズム及び実装例について

A2C(Advantage Actor-Critic)の概要 A2C(Advantage Actor-Critic)は、強化学習のアルゴリズムの一つで、"方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい...
アルゴリズム:Algorithms

Infomapの概要と適用事例及び実装例について

Infomapについて Infomap(Information-Theoretic Modularity)は、コミュニティ検出アルゴリズムの一つで、ネットワーク内のコミュニティ(モジュール)を特定するために使用...
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CPC(Contrastive Predictive Coding)の概要とアルゴリズム及び実装例について

CPC(Contrastive Predictive Coding)の概要 Contrastive Predictive Coding(CPC)は、表現学習(representation learning)の手法の一...
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言語処理の自己学習アプローチの概要とアルゴリズム及び実装例について

言語処理の自己学習アプローチの概要 自己学習(Self-Supervised Learning)は、機械学習の一分野で、ラベルのないデータから学習を行うアプローチの一つであり、言語処理の自己学習アプローチは、言語...
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