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HIN2Vec-PCAの概要とアルゴリズム及び実装例

HIN2Vec-PCAの概要 HIN2Vec-PCAは、異種情報ネットワーク(HIN)から特徴を抽出するために、HIN2Vecと主成分分析(PCA)を組み合わせた手法となる。この方法の概要は、以下のように整理で...
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ミニバッチ学習の概要とアルゴリズム及び実装例

ミニバッチ学習の概要 ミニバッチ学習は、機械学習において広く使用される効率的な学習手法の一つであり、通常の勾配降下法(Gradient Descent)に比べて、計算効率が高く、大規模なデータセットに対しても適用可能なも...
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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...
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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...
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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,...
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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...
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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、...
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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...
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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...
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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...
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