機械学習:Machine Learning

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物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNs)の概要とアルゴリズム及び実装例

物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNs)の概要 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNs)は、データ駆動型の機械学習アプローチと物理モデリングを組み合わせた手法であり、ニューラルネッ...
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有限体積法の概要と関連アルゴリズム及び実装例

有限体積法の概要 有限体積法(Finite Volume Method、FVM)は、偏微分方程式を解くための数値解法の一つであり、物理的な領域を有限個のセルに分割し、各セル内で方程式を平均化して離散化すること...
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MeshGraphNetsの概要とアルゴリズム及び実装例

MeshGraphNetsの概要 MeshGraphNetsは、物理シミュレーションに特化したグラフニューラルネットワーク(GNN)の一種で、特にメッシュベースの表現を用いたシミュレーションに優れてたもので、M...
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有限要素法の概要とアルゴリズム及び実装例

有限要素法の概要 有限要素法(Finite Element Method、FEM)は、物体や構造物の振る舞いや応力解析を数値的に解析するための手法であり、複雑な構造や物体に対する力や荷重の影響を詳細にモデル化...
アルゴリズム:Algorithms

重複のあるグループ正則化の概要と実装例について

概要 重複のあるグループ正則化(Overlapping Group Lasso)は、機械学習や統計モデリングにおいて、特徴選択やモデルの係数の推定に使用される正則化手法の一種であり、通常のグループ正則化と...
機械学習:Machine Learning

Relative Positional Encodingの概要とアルゴリズム及び実装例

Relative Positional Encodingについて Relative Positional Encoding(RPE)は、トランスフォーマー・アーキテクチャを使用するニューラルネットワークモデルにおいて...
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ガウス・ザイデル法の概要とアルゴリズム及び実装例について

ガウス・ザイデル法の概要 ガウス・ザイデル法は、線形方程式の連立方程式の解を求めるための反復法の一つであり、特に、係数行列が対角要素が非ゼロであり、対角優位性を持つ場合に効果的な手法となる。 この方法では、方程式の...
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深層強化学習(DRL)によるマルチエージェントシステムの概要と実装例

深層強化学習(DRL)によるマルチエージェントシステム 深層強化学習(DRL)によるマルチエージェントシステムの実装にはいくつかの方法がある。以下に一般的な手法について述べる。 1. 環境の定義: マルチエー...
アルゴリズム:Algorithms

DANMF (Dynamic Attributed Network with Matrix Factorization)の概要と実装例について

DANMF (Dynamic Attributed Network with Matrix Factorization)について DANMF(Dynamic Attributed Network with Ma...
アルゴリズム:Algorithms

転移学習の概要とアルゴリズムおよび実装例について

転移学習について 転移学習(Transfer Learning)は、機械学習の一種であり、あるタスクで学習したモデルや知識を、異なるタスクに適用する技術であり、通常、新しいタスクに必要なデータが少ない場合や、高い...
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