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ソフトマックス関数の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

ソフトマックス関数の概要 ソフトマックス関数(Softmax function)は、実数のベクトルを確率分布に変換するために使用される関数であり、通常、機械学習の分類問題において、モデルの出力を確率として解釈する...
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C51 (Categorical DQN)の概要とアルゴリズム及び実装例について

C51 (Categorical DQN)の概要 C51、またはCategorical DQN、は深層強化学習のアルゴリズムであり、価値関数を連続的な確率分布としてモデル化する手法となる。C51は、通常のDQN(D...
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IsoRankNの概要とアルゴリズム及び実装例について

IsoRankNの概要 IsoRankNは、ネットワークアラインメント(Network Alignment)のためのアルゴリズムの一つで、ネットワークアラインメントは、異なるネットワーク間の対応する頂点のマッピ...
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LeNet-5について

LeNet-5について LeNet-5(LeNet-5)は、ディープラーニングの分野において重要な歴史的なニューラルネットワークモデルの一つであり、"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込...
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言語検出アルゴリズムの概要と実装例について

言語検出アルゴリズムについて 言語検出(Language Detection)アルゴリズムは、与えられたテキストがどの言語で書かれているかを自動的に判定するための手法であり、言語検出は、多言語処理、自然言語処理、...
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ディリクレ分布の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

ディリクレ分布の概要 ディリクレ分布(Dirichlet distribution)は、多変量確率分布の一種であり、主に確率変数の確率分布をモデリングするために使用されるものとなる。ディリクレ分布は、K個の非負実...
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Vanilla Q-Learningの概要とアルゴリズムおよび実装例について

Vanilla Q-Learningについて Vanilla Q-Learning(ヴァニラQ学習)は、強化学習の一種で、エージェントが環境とやり取りしながら最適な行動を学習するためのアルゴリズムの一つとなる。Q-...
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EfficientNetについて

EfficientNetについて EfficientNet(エフィシエントネット)は、軽量で効率的なディープラーニングモデルの一つであり、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアーキテクチャとなる。Efficie...
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クラメール・ラウ・ローバー下界(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)の導出について

クラメール・ラウ・ローバー下界(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)の導出について クラメール・ラウ・ローバー下界は、統計学において、ある推定量がどれだけ不確かさを持つかを測定するための下界...
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A2C(Advantage Actor-Critic)の概要とアルゴリズム及び実装例について

A2C(Advantage Actor-Critic)の概要 A2C(Advantage Actor-Critic)は、強化学習のアルゴリズムの一つで、"方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい...
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