python

python

Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要 Maximum Marginal Relevance(MMR)は、情報検索や情報フィルタリングのためのランキング手法の1つで、情報検索システムがユーザ...
python

価値勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について

価値勾配法の概要 価値勾配法(Value Gradients)は、強化学習や最適化の文脈で使用される手法の一つであり、状態価値やアクション価値といった価値関数に基づいて勾配を計算し、その勾配を使って方策の最適化を行...
python

HIN2Vec-GANの概要とアルゴリズム及び実装例

HIN2Vec-GANの概要 HIN2Vec-GANは、グラフ上の関係を学習するために使われる技術の一つで、具体的には、異種情報ネットワーク(Heterogeneous Information Network,...
python

サンプルベースMPC(Sample-Based MPC)の概要とアルゴリズム及び実装例について

サンプルベースMPC(Sample-Based MPC)の概要 サンプルベースMPC(Sample-Based Model Predictive Control)は、モデル予測制御(MPC)の一種で、システムの未来の挙...
python

Meta-Learnersを用いた因果推論の概要とアルゴリズム及び実装例

  Meta-Learnersを用いた因果推論の概要 Meta-Learnersを用いた因果推論は、機械学習モデルを用いて因果関係を特定し、推論するためのアプローチを改善する方法の一つであり、因果推論は、...
python

予測制約法(Predictive Control with Constraints)の概要とアルゴリズム及び実装例

予測制約法(Predictive Control with Constraints)の概要 予測制約法(Predictive Control with Constraints)は、制約条件を満たしながらシステムの将来の挙動...
python

カーリー・ウィンドウ探索(Curiosity-Driven Exploration)の概要とアルゴリズム及び実装例について

カーリー・ウィンドウ探索(Curiosity-Driven Exploration)の概要 カーリー・ウィンドウ探索(Curiosity-Driven Exploration)は、強化学習においてエージェントが興味...
python

HIN2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例

HIN2Vecの概要 HIN2Vec(Heterogeneous Information Network Embedding)は、異種情報ネットワークをベクトル空間に埋め込む手法で、異種情報ネットワークは、複数...
python

進化的アルゴリズムの概要とアルゴリズム及び実装例について

進化的アルゴリズムの概要 進化的アルゴリズムは、進化生物学の自然選択や遺伝的情報伝達の原理に基づいて設計された最適化技術となる。進化的アルゴリズムでは、解の候補を個体として表現し、遺伝的操作(交叉、突然変異など)によって個...
python

整数線形プログラミング(ILP)による最適化の概要とアルゴリズム及び実装例について

整数線形プログラミング(ILP)による最適化の概要 整数線形プログラミング(Integer Linear Programming, ILP)は、数学的な最適化問題を解くための手法の一つであり、特に制約条件の下で整数解を求...
タイトルとURLをコピーしました