機械学習:Machine Learning

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量子ニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例

量子ニューラルネットワーク 量子ニューラルネットワーク(Quantum Neural Network, QNN)は、"量子コンピューターが人工知能を加速する"で述べている量子コンピュータの能力を活用してニューラルネット...
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知識グラフを用いた推薦システム

知識グラフを用いた推薦システム 知識グラフは、エンティティ(人、物、概念など)間の関係を表現するグラフであり、複数の関連性を持つエンティティを表すことが可能なデータ形式であり、知識グラフを使った推薦は、ユーザーの好み...
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Deep Graph Generative Model(DGMG)の概要とアルゴリズム及び実装例

Deep Graph Generative Models(DGMG)の概要 Deep Graph Generative Models(DGMG)は、グラフ生成タスクに特化したディープラーニングモデルの一種で、特...
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制約ベースの構造学習の概要とアルゴリズム及び実装例について

制約ベースの構造学習について 制約ベースの構造学習は、グラフィカルモデル(ベイジアンネットワークやマルコフランダムフィールドなど)において、特定の構造制約を導入してモデルの学習を行う手法であり、これにより、事前の...
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ディリクレ過程混合モデル(Dirichlet Process Mixture Model, DPMM)の概要とアルゴリズム及び実装例について

ディリクレ過程混合モデル(Dirichlet Process Mixture Model, DPMM)の概要 ディリクレ過程混合モデル(Dirichlet Process Mixture Model, DPMM)...
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準ニュートン法について

準ニュートン法について 準ニュートン法(Quasi-Newton Method)は、非線形最適化問題を解決するための反復法の一つとなる。このアルゴリズムは、ニュートン法の一般化であり、高次導関数(ヘッセ行列)を計算せずに...
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ランクSVMの概要とアルゴリズム及び実装例

ランクSVMの概要 ランクSVM(Ranking Support Vector Machine)は、順位付けタスクに適用される機械学習アルゴリズムの一種であり、特に情報検索や推薦システムなどの順位付け問題に使用されるものと...
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Lifted Relational Neural Networks (LRNN)の概要とアルゴリズム及び実装例

Lifted Relational Neural Networks (LRNN)の概要 Lifted Relational Neural Networks(LRNN)は、関係データを扱うためのニューラルネットワ...
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Post-training Quantizationの概要とアルゴリズム及び実装例について

Post-training Quantizationの概要 Post-training quantization(事後量子化)は、ニューラルネットワークの訓練が終了した後にモデルを量子化する手法であり、この手法では、通常...
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オルナシュテイン-ウーレンベック過程(Ornstein-Uhlenbeck process)の概要とアルゴリズム及び実装例について

オルナシュテイン-ウーレンベック過程(Ornstein-Uhlenbeck process)の概要 オルナシュテイン-ウーレンベック過程(Ornstein-Uhlenbeck process)は、確率過程の一種であり、特...
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