アルゴリズム:Algorithms ガウス・エルミート積分の概要とアルゴリズム及び実装について
ガウス・エルミート積分について
ガウス・エルミート積分(Gaussian-Hermite Integration)は、数値積分の手法の1つで、特に確率密度関数がガウス分布(正規分布)であるような確率論的な問題や、量子力学...
機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術（例: t-SNE、UMAP）を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について
高次元のデータを次元削減技術を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法は、デ...
アルゴリズム:Algorithms ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミック中心性指標による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
ダイナミック中心性指標（Dynamic Centrality Metrics）は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の一種であり、...
アルゴリズム:Algorithms R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)の概要とアルゴリズム及び実装例について
R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)について
R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）は、物体...
アルゴリズム:Algorithms BERTの概要とアルゴリズム及び実装例について
BERTについて
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、BERTは2018年にGoogleの研究者によって発表され、大規模なテキ...
python ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について
ニュートン法について
ニュートン法（Newton's method）は、非線形方程式や関数の数値的な解を求めるための反復的な最適化アルゴリズムの一つであり、主に方程式の根を求めるために使用され、連続的な関数の極小値や極大...
アルゴリズム:Algorithms 大規模グラフデータのサブサンプリングについて
大規模グラフデータのサブサンプリングについて
大規模グラフデータのサブサンプリングは、グラフの一部をランダムに選択することで、データのサイズを削減し、計算およびメモリの使用量を制御するもので、大規模なグラフデー...
アルゴリズム:Algorithms ダイナミックコミュニティ分析について
ダイナミックコミュニティ分析について
ダイナミックコミュニティ分析（Dynamic Community Detection）は、時間に関連する情報を持つネットワーク（ダイナミックネットワーク）内で、コミュニティ...
アルゴリズム:Algorithms カスケード分類器の概要とアルゴリズム及び実装例について
カスケード分類器について
カスケード分類器（Cascade Classifier）は、物体検出タスクに使用されるパターン認識アルゴリズムの一つとなる。カスケード分類器は、高速な物体検出を実現するために開発されており、...
アルゴリズム:Algorithms ELMo（Embeddings from Language Models）の概要とアルゴリズム及び実装について
ELMo（Embeddings from Language Models）について
ELMo（Embeddings from Language Models）は、自然言語処理（NLP）の分野で利用される単語埋め込...