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エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

エイヒンホルツアルゴリズム (Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)の概要 エイヒンホルツアルゴリズム(Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm)は、文字列検索やパターンマ...
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Dueling DQNの概要とアルゴリズム及び実装例について

Dueling DQNの概要 Dueling DQN(Dueling Deep Q-Network)は、強化学習においてQ学習をベースとしたアルゴリズムであり、価値ベースの強化学習アルゴリズムの一種となる。Duel...
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Leskアルゴリズムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について

Leskアルゴリズムの概要 Leskアルゴリズムは、自然言語処理の分野で、単語の意味を判定するための手法の一つであり、特に、単語の多義性解消(Word Sense Disambiguation, WSD)に使用さ...
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翻訳モデルの概要とアルゴリズム及び実装例について

機械学習における翻訳モデルについて 機械学習における翻訳モデルは、自然言語処理(NLP)の分野で広く使用されており、ある言語から別の言語へのテキスト翻訳を自動化するために設計されているものとなる。これらのモデルは...
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方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について

方策勾配法について 方策勾配法(Policy Gradient Methods)は、強化学習の一種で、特に方策(ポリシー)の最適化に焦点を当てる手法となる。方策は、エージェントが状態に対してどのような行動を選択すべ...
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MobileNetについて

MobileNetについて MobileNetは、コンピュータビジョン分野で広く使用されているディープラーニングモデルの一つであり、Googleが開発したモバイルデバイス向けに最適化された軽量で高効率な"CNNの概要...
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Word Sense Disambiguationの概要とアルゴリズム及び実装例について

Word Sense Disambiguationの概要 Word Sense Disambiguation(WSD)は、自然言語処理(NLP)の分野で重要な課題の一つで、この技術の目的は、文中の単語が複数の意味...
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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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