python MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）の概要とアルゴリズム及び実装例
MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）の概要
MOEA/D（分解に基づく多目的進化アルゴリズム）は、多目的最適化問題（MO...
機械学習:Machine Learning
python python T2T-GANの概要とアルゴリズム及び実装例
T2T-GANの概要
T2T-GAN（Tokens-to-Token Generative Adversarial Network）は、Tokens-to-Token Vision Transformer（T2T-V...
python SMACOF(Scaling by Majorizing a Complex Function)の概要とアルゴリズム及び実装例
SMACOF(Scaling by Majorizing a Complex Function)の概要
SMACOFは、"多次元尺度構成法（MDS, Multidimensional Scaling）についてでも述べてい...
アルゴリズム:Algorithms 分岐限定法の概要とアルゴリズム及び実装例
分岐限定法の概要
分岐限定法（Branch and Bound Method）は、組合せ最適化問題や整数計画問題などの探索空間が膨大な問題に対して、全探索を避けつつ最適解を効率よく求めるためのアルゴリズ...
python ホップクロフト・カープ法 (Hopcroft–Karp Algorithm)の概要とアルゴリズム及び実装例
ホップクロフト・カープ法 (Hopcroft–Karp Algorithm)の概要
ホップクロフト・カープ法（Hopcroft–Karp Algorithm）は、二部グラフにおける最大マッチング（Maximum...
python TransGANの概要とアルゴリズム及び実装例
TransGanの概要
TransGAN は、世界で初めて 純粋な Transformer アーキテクチャのみを用いた GAN（Generative Adversarial Network） として提案されたものとな...
python Siamese Networksの概要とアルゴリズム及び実装例
Siamese Networksの概要
Siamese Network は、2つ（または複数）の同一構造のニューラルネットワークを共有重みで並列に配置し、入力間の類似度を学習・評価するモデルアーキテクチャであり、元々...
python ADASYNの概要とアルゴリズム及び実装例
ADASYNの概要
ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）は、2008年にHaibo Heらによって提案された、クラス不均衡問題に対処するためのデータ合成手法であり、この手法の主な目...
python オプションプライシングの概要とアルゴリズム及び実装例
オプションプライシング
オプションプライシング（Option Pricing）とは、オプション取引における金融派生商品の理論的な価格を算出する手法の総称であり、オプションとは、将来の特定の日に、あらかじ...
アルゴリズム:Algorithms 機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
機械学習技術でのターゲットドメインに特化したファインチューニングについて
ターゲットドメインに特化したファインチューニングは、機械学習技術において、あるモデルを事前に訓練された一般的なモデルから、特定のタスクやド...