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IOT技術:IOT Technology

音声認識処理を行う為の前処理について

音声認識処理を行う為の前処理について 音声認識の前処理は、音声データをモデルに入力可能な形式に変換し、学習や推論を効果的に行うためのステップで、以下のような前処理手法が必要となる。 音声データの変換: サンプ...
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Echo State Network (ESN)について

Echo State Network (ESN)について Echo State Network(ESN)は、リザーバーコンピューティングの一種で、時系列データやシーケンスデータの予測、分析、パターン認識などに使用...
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Block K-FACの概要とアルゴリズム及び実装例について

Block K-FACの概要 Block K-FAC(Block Kronecker-factored Approximate Curvature)は、深層学習モデルの最適化において使用される一種のカーブチャート...
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逆強化学習の概要とアルゴリズム及び実装例について

逆強化学習の概要について 逆強化学習(Inverse Reinforcement Learning, IRL)は、強化学習の一種で、エキスパートの行動データからエキスパートの意思決定の背後にある報酬関数を学習するタ...
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Metapath2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例

Metapath2Vecの概要 Metapath2Vecは、グラフデータ上でのノードの表現学習に使用される手法の1つであり、この手法は、ノードの系列データから、各ノードの密なベクトル表現を学習するものとなる。M...
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アトミックノルムの概要と適用事例と実装例

アトミックノルムの概要 アトミックノルム(Atomic norm)は、最適化や信号処理などの分野で使用されるノルムの一種であり、一般的に、アトミックノルムはベクトルや行列の構造的な特性を反映するために設計...
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Stacked RNNについて

Stacked RNNについて Stacked RNN(スタックされた再帰型ニューラルネットワーク)は、"RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の一種で...
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フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要とアルゴリズム及び実装例について

フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要 フィッシャー計算法(Fisher's Linear Discriminant)は、2つのクラスを区別するための線形な識別モデルを構築するための手法で、クラス間の分散を最大化し、ク...
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TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例

TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要 TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradien...
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メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について

メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について メタパスは、異種グラフ内の異なるエッジタイプやノードタイプ間のパターンを表現するためのグラフパターンであり、異種グラフにおいて、異なるエッジ...
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