機械学習:Machine Learning

python

エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要 エイヒンホルツアルゴリズム(Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)は、文字列検索やパターンマ...
アルゴリズム:Algorithms

モード型(Mode-based)テンソル分解の概要とアルゴリズム及び実装例

モード型(Mode-based)テンソル分解の概要 モード型(Mode-based)テンソル分解は、多次元データであるテンソルを低ランクのテンソルの積に分解する手法で、これは特にテンソルを分解してデータセット内の潜在的な...
アルゴリズム:Algorithms

ボードゲームとAI “アルファ碁はなぜ人間に勝てたのか” 読書メモ

イントロダクション AlphaGo(アルファ碁)は、Google DeepMindによって開発されたコンピュータ囲碁プログラムで、2015年10月に、人間のプロ囲碁棋士を互先(ハンディキャップなし)で破った初のコン...
python

Dueling DQNの概要とアルゴリズム及び実装例について

Dueling DQNの概要 Dueling DQN(Dueling Deep Q-Network)は、強化学習においてQ学習をベースとしたアルゴリズムであり、価値ベースの強化学習アルゴリズムの一種となる。Duel...
アルゴリズム:Algorithms

MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)の概要とアルゴリズム及び実装例について

MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)について MAGNAは、生物学的ネットワークにおいて、異なる種類のノード(たとえば、タンパク質や遺伝...
アルゴリズム:Algorithms

物体検出モデルへの位置情報をリファインするヘッド(例:回帰ヘッド)の追加について

物体検出モデルへの位置情報をリファインするヘッド(例:回帰ヘッド)の追加について 物体検出モデルに位置情報をリファインするためのヘッド(例:回帰ヘッド)を追加することは、物体検出の性能向上に非常に重要なアプローチとな...
python

Leskアルゴリズムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について

Leskアルゴリズムの概要 Leskアルゴリズムは、自然言語処理の分野で、単語の意味を判定するための手法の一つであり、特に、単語の多義性解消(Word Sense Disambiguation, WSD)に使用さ...
アルゴリズム:Algorithms

Tucker分解の概要とアルゴリズム及び実装例

Tucker分解の概要 Tucker分解は、多次元データの分解手法であり、テンソル分解の一種となる。Tucker分解は、テンソルを複数の低ランクなテンソルの積として近似している。通常、テンソル \( \mathbf{X}...
アルゴリズム:Algorithms

Prioritized Experience Replayの概要とアルゴリズム及び実装例について

Prioritized Experience Replayの概要 Prioritized Experience Replay(PER)は、"Deep Q-Network (DQN)の概要とアルゴリズムおよび実装例に...
アルゴリズム:Algorithms

テンソル分解法によるダイナミックモジュール検出について

テンソル分解法によるダイナミックモジュール検出について テンソル分解法(Tensor Decomposition)は、高次元のテンソルデータを低ランクのテンソルに近似する手法であり、この手法は、データの次元削減や特徴抽出...
タイトルとURLをコピーしました