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ストリーミングデータのための推薦システム

ストリーミングデータのための推薦システム "Netflixにおける推薦システム"で述べたMatrix Factorizationは、ストリーミングデータを扱う場合にも有用な手法となる。通常、Matrix Factor...
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KBGAT(Knowledge-based GAT)の概要と実装例

KBGAT(Knowledge-based GAT)について KBGAT(Knowledge-based Graph Attention Network)は、知識グラフ(Knowledge Graph)を扱うため...
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確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について

確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)について 確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)は、機械学習や深層学習などで広く使用される最適化...
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ヒルベルトワンド変換の概要とアルゴリズム及び実装例について

ヒルベルトワンド変換について ヒルベルト変換(Hilbert transform)は、信号処理や数学の分野で広く使用される操作であり、信号のアナリティシティ(解析的性質)を導入するために利用されている手法となる。ヒルベル...
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コンパッショネートAIや共感型AIの構築に向けて

コンパッショネートAIや共感型AIとはどのようなものか コンパッショネートAI(Compassionate AI)や共感型AI(Empathetic AI)は、感情的な理解や思いやりを持ち、ユーザーの感情や心理状態に...
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量子ニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例

量子ニューラルネットワーク 量子ニューラルネットワーク(Quantum Neural Network, QNN)は、"量子コンピューターが人工知能を加速する"で述べている量子コンピュータの能力を活用してニューラルネット...
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知識グラフを用いた推薦システム

知識グラフを用いた推薦システム 知識グラフは、エンティティ(人、物、概念など)間の関係を表現するグラフであり、複数の関連性を持つエンティティを表すことが可能なデータ形式であり、知識グラフを使った推薦は、ユーザーの好み...
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Deep Graph Generative Model(DGMG)の概要とアルゴリズム及び実装例

Deep Graph Generative Models(DGMG)の概要 Deep Graph Generative Models(DGMG)は、グラフ生成タスクに特化したディープラーニングモデルの一種で、特...
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制約ベースの構造学習の概要とアルゴリズム及び実装例について

制約ベースの構造学習について 制約ベースの構造学習は、グラフィカルモデル(ベイジアンネットワークやマルコフランダムフィールドなど)において、特定の構造制約を導入してモデルの学習を行う手法であり、これにより、事前の...
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ディリクレ過程混合モデル(Dirichlet Process Mixture Model, DPMM)の概要とアルゴリズム及び実装例について

ディリクレ過程混合モデル(Dirichlet Process Mixture Model, DPMM)の概要 ディリクレ過程混合モデル(Dirichlet Process Mixture Model, DPMM)...
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