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...
プログラミング言語:Programming Language
python 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...
python シャープレイ値とその応用
シャープレイ値
シャープレイ値は、1953年にロイド・シャープレイ（Lloyd Shapley）によって提案された理論であり、協力ゲームにおける各プレイヤーがどれだけの報酬を受け取るべきかを公平な基準に基づいて決定す...
python 記憶拡張モデル（Memory-Augmented Models）の概要とアルゴリズム及び実装例
記憶拡張モデル（Memory-Augmented Models）の概要
記憶拡張モデル（Memory-Augmented Models, MAMs）は、従来のニューラルネットワークに外部記憶（Exter...
python 疎密の非対称性に特化したネットワーク設計とGNN
疎密の非対称性に特化したネットワーク設計
「疎密の非対称性に特化したネットワーク設計」は、以下のような状況に非常に重要なアプローチとなる。
データの一部に豊富な事例（密な領域）があり、他の部分...
python 反復最適化アルゴリズムの概要と実装例について
反復最適化アルゴリズムの概要
反復最適化アルゴリズムは、与えられた問題の最適解を見つけるために反復的に近似解を改良していくアプローチとなる。これらのアルゴリズムは、最適化問題において特に有用であり、さまざまな分野で利用され...
python One-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例
概要
One-shot learningは、各クラスに1つだけの学習例しか存在しない状況で分類や認識を行う学習手法であり、その目的は、データが不足している状況でも高い汎化性能を発揮するモデルを実現するこ...