python 因果推論と強いAIの実現に向けた考察
原因と結果はデータからだけでは得られない
"因果推論の科学 「なぜ？」の問いにどう答えるか"ではその冒頭で、「データは基本的には何も教えてくれない」と述べている。
近年の機械学習技術の発...
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python python ポリシー勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例
ポリシー勾配法の概要
ポリシー勾配法（Policy Gradient Method）は、強化学習（Reinforcement Learning, RL）において、エージェントが直接ポリシー（行動選択の方針）を学習す...
python R-GCNの概要とアルゴリズム及び実装例
R-GCNの概要
R-GCN（Relational Graph Convolutional Network）は、グラフデータ上で畳み込み演算を行うニューラルネットワークの一種となる。通常のグラフ畳み込み演算では...
python ネガティブサンプリングの概要とアルゴリズム及び実装例
ネガティブサンプリングの概要
ネガティブサンプリングは、自然言語処理や機械学習における学習アルゴリズムの一つで、特に"Word2Vec"でも述べているWord2Vecなどの単語埋め込みモデルで使われ、大規模...
python 多様性促進ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
多様性促進ランキングの概要
多様性促進ランキング（Diversity-Promoting Ranking）は、情報検索や推薦システムなどで重要な役割を果たす手法の一つであり、この手法は、ユーザーが情報検索結果や推薦されるア...
python 統計物理学と人工知能技術への応用
統計物理学の概要
統計物理学は、物理学の一分野であり、統計力学の原理を用いて物理系の集団的な振る舞いを研究する学問で、物質のマクロな性質や現象を、微視的な粒子（分子や原子）の運動や相互作用から統計的に理解しようとするアプロ...
python 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...
python 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...
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...