python KLダイバージェンス制約について
KLダイバージェンス制約
KLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）は、確率分布 \( P \) と \( Q \) の間の類似性を測る非対称な指標で、主に情報理論や機械学習に...
機械学習:Machine Learning
python python ニュートン法の導関数の計算における数値微分の代替手法について
ニュートン法の導関数の計算における数値微分の代替手法について
ニュートン法では、関数\(f(x)\)の根を求めるために導関数\(f'(x)\)を用いるが、解析的に導関数を求めるのが難しい場合や、関数が数値的にしか与えられ...
python ABC（Artificial Bee Colony Algorithm）の概要とアルゴリズム及び実装例
ABC（Artificial Bee Colony Algorithm）の概要
ABC（Artificial Bee Colony Algorithm）は、群知能に基づく最適化アルゴリズムの一つで、自然界のミツバチの採餌行...
python 3DCNNの概要とアルゴリズム及び実装例
3DCNNの概要
3DCNN（3次元畳み込みニューラルネットワーク：3D Convolutional Neural Network）は、主に時空間データや3次元の特徴を持つデータを処理するための深層学習モデルの一種であり...
python エピステミック不確実性とAIによる補完
エピステミック不確実性
エピステミック不確実性（Epistemic Uncertainty）は、知識や情報の不足、または不完全性から生じる不確実性を指し、ある事象やシステムについての理解が不十分であるために発生し...
python ニュートン法のリスケーリングについて
ニュートン法のリスケーリングについて
ニュートン法のリスケーリングは、数値最適化において収束速度を改善したり、特異点や局所最適解に関する問題を回避するために使用される手法の一つであり、リスケーリングは、最適化の計算過程で...
python Adaptive PSO（自己適応型粒子群最適化）の概要とアルゴリズム及び実装例
Adaptive PSO（自己適応型粒子群最適化）の概要
Adaptive PSO（自己適応型粒子群最適化） は、"粒子群最適化の概要と実装について"で述べている粒子群最適化アルゴリズムの一種で、アルゴリズムパラメータを動...
python Temporal Graph Neural Networkの概要と実装例
Temporal Graph Neural Networkについて
Temporal Graph Neural Networks（TGNN）は、時間情報を考慮したグラフ構造データを処理するためのディープラーニング...
python 時空間ディープラーニングの概要とアルゴリズム及び実装例
時空間ディープラーニングの概要
時空間ディープラーニング（Spatiotemporal Deep Learning）は、空間的および時間的なパターンを同時に学習するための機械学習技術であり、空間的な情報（位置や構造）と時...
python アレアティック不確実性とAIによる解決について
アレアティック不確実性
アレアティック不確実性（Aleatory Uncertainty）とは、主に自然現象や確率的な変動に起因する不確実性を指すものとなる。この種類の不確実性は、本質的にランダムで制御できないも...