機械学習:Machine Learning

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Girvan-Newmanアルゴリズムの概要と実装例について

Girvan-Newmanアルゴリズムの概要 Girvan-Newmanアルゴリズムは、グラフ理論においてネットワークのコミュニティ構造を検出するためのアルゴリズムであり、このアルゴリズムは、エッジの媒介中心性...
アルゴリズム:Algorithms

Selective Searchの概要とアルゴリズム及び実装例について

Selective Searchとは Selective Searchは、コンピュータビジョンと物体検出の分野で使用される、物体検出のための候補領域提案手法の一つであり、物体検出は、画像中の物体の位置を特定するタスク...
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OpenNMTの概要とアルゴリズム及び実装例

OpenNMTの概要 OpenNMT(Open-Source Neural Machine Translation)は、ニューラル機械翻訳のためのオープンソースプラットフォームであり、翻訳モデルの構築、トレーニン...
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TD誤差(Temporal Difference Error)の概要と関連アルゴリズム及び実装例

TD誤差(Temporal Difference Error)の概要 TD誤差(Temporal Difference Error)は、強化学習において用いられる概念の一つで、状態価値関数や行動価値関数の更新におい...
アルゴリズム:Algorithms

MODA (MOdule Detection in Dynamic Networks Algorithm)の概要と実装例について

MODA (MOdule Detection in Dynamic Networks Algorithm)について MODAは、動的ネットワークデータにおいて、モジュール(ノードのグループ)を検出するためのアル...
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物体検出におけるアンカーボックスの概要と関連アルゴリズム及び実装例について

物体検出におけるアンカーボックスの概要 物体検出におけるアンカーボックスは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの物体検出アルゴリズムで広く使用される概念で、アンカーボックスは、画像内の複数の位置やスケール...
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GNMT(Google Neural Machine Translation)の概要とアルゴリズム及び実装例

GNMT(Google Neural Machine Translation)の概要 GNMT(Google Neural Machine Translation)は、Googleが開発したニューラル機械翻訳シス...
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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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