アルゴリズム:Algorithms 画像検出でのイメージピラミッドや高解像度特徴マップによる小さい物体の検出について
画像検出でのイメージピラミッドや高解像度特徴マップによる小さい物体の検出について
画像検出において、小さい物体の検出は一般的に難しい課題となる。小さい物体はピクセル数が少ないため、特徴が不明瞭で、通常の解像度の特徴マ...
機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms 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...