python アドバンテージ学習の概要とアルゴリズム及び実装例
アドバンテージ学習の概要
アドバンテージ学習（Advantage Learning）は、"Q-学習の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているQ学習や"ポリシー勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例"で述べて...
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python python グラフニューラルネットワークを用いたマルチエージェントシステムの概要と実装例
グラフニューラルネットワークを用いたマルチエージェントシステムの概要
グラフニューラルネットワーク（GNN）を使用したマルチエージェントシステムは、複数のエージェントがグラフ構造で相互作用し、エージェント間の関係...
python リアルタイム制約修正（Real-Time Constraint Modification）の概要とアルゴリズム及び実装例について
リアルタイム制約修正（Real-Time Constraint Modification）の概要
リアルタイム制約修正（Real-Time Constraint Modification）は、リアルタイムシステムにおけ...
python 位置バイアス補正したランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
位置バイアス補正したランキングの概要
位置バイアス補正したランキングとは、検索結果や商品リストなどにおいて、アイテムの表示位置によるクリックや選択の偏り（バイアス）を修正し、実際の品質や人気をより正確に反映するランキングを...
python 音とリズムとメロディとUX
リズムやメロディーと自律神経
"感情と自律神経と”整う”効果について"でも述べたように、人間の自律神経は感情に大きく影響を与え、自律神経は外部の環境から影響を受ける。
音楽の持つリズムやメロディーは、自律神経へ影...
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...
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...