機械学習:Machine Learning

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Tensor Train Decompositionの概要とアルゴリズム及び実装例について

Tensor Train Decompositionの概要 Tensor Train Decomposition(TT分解)は、多次元テンソルの次元削減やデータ圧縮の手法の一つであり、テンソルを複数の低ランクテンソルの積...
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Actor-Criticの概要とアルゴリズム及び実装例について

Actor-Criticの概要 Actor-Criticは、強化学習のアプローチの一つで、方策(ポリシー)と価値関数(価値推定子)を組み合わせた方法であり、Actor-Criticは、方策ベース法と価値ベース法の長...
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DynamicTriadの概要とアルゴリズム及び実装例

DynamicTriadの概要 DynamicTriad(ダイナミックトライアド)は、人々や組織、その他の要素間の関係を調査し、そのネットワーク構造や特性を理解するための手法である社会ネットワーク分析(SNA)...
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IoU(Intersection over Union)の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

IoU(Intersection over Union)の概要 IoU(Intersection over Union)は、物体検出や領域提案などのコンピュータビジョンのタスクで使用される評価指標の一つで、予測された...
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非負値行列因子分解(NMF)の概要とアルゴリズム及び実装例について

非負値行列因子分解(NMF)の概要 非負値行列因子分解(Non-negative Matrix Factorization、NMF)は、与えられた非負の行列を2つの非負の行列の積に分解する手法となる。具体的には、与えられ...
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REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例について

REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要 REINFORCE(またはMonte Carlo Policy Gradient)は、強化学習の一種で、方策勾配法(Policy...
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Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要と関連アルゴリズム及び実装例について

Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要 Weisfeiler-Lehman Algorithm(W-Lアルゴリズム)は、グラフ同型性テストのためのアルゴリズムであり、主に、与えられた2つの...
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)の概要と適用事例および実装例について

  DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)について DBSCANは、データマイニングや機械学習における人気のあるクラス...
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物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要と関連アルゴリズム及び実装例

物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要 Interaction Networks(INs)は、物理シミュレーションや他の科学的応用に使用される、グラフ構造を持つデータ間の...
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Graph Network-based Simulatorsの概要とアルゴリズム及び実装例

Graph Network-based Simulatorsの概要 Graph Network-based Simulators(GNS)は、グラフネットワークを用いて物理システムの動的挙動を予測する物理シミュ...
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