python Vanilla Q-Learningの概要とアルゴリズムおよび実装例について
Vanilla Q-Learningについて
Vanilla Q-Learning（ヴァニラQ学習）は、強化学習の一種で、エージェントが環境とやり取りしながら最適な行動を学習するためのアルゴリズムの一つとなる。Q-...
python
python python EfficientNetについて
EfficientNetについて
EfficientNet（エフィシエントネット）は、軽量で効率的なディープラーニングモデルの一つであり、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のアーキテクチャとなる。Efficie...
python クラメール・ラウ・ローバー下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）の導出について
クラメール・ラウ・ローバー下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）の導出について
クラメール・ラウ・ローバー下界は、統計学において、ある推定量がどれだけ不確かさを持つかを測定するための下界...
python Gelman-Rubin統計量の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Gelman-Rubin統計量の概要
Gelman-Rubin統計量（またはGelman-Rubin診断、Gelman-Rubin統計テスト）は、マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）サンプリング法の収束診断のための統計的...
python Boltzmann Explorationの概要とアルゴリズム及び実装例について
Boltzmann Explorationの概要
Boltzmann Explorationは、強化学習において探索と活用のバランスを取るための手法の一つであり、通常、"ε-グリーディ法（ε-greedy）の概要と...
python AlexNetについて
AlexNetについて
AlexNet（アレックスネット）は、2012年に提案されたディープラーニングモデルの一つであり、コンピュータビジョンタスクにおいて画期的な進歩をもたらした手法となる。AlexNetは、"CN...
python VGGNetについて
VGGNetについて
VGGNet（Visual Geometry Group Network）は、2014年に開発された"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み込みニューラルネットワーク（...
python Sentiment Lexiconsを用いた統計的手法について
Sentiment Lexiconsを用いた統計的手法について
Sentiment Lexicons（感情極性辞書）は、単語やフレーズがどれだけ肯定的または否定的であるかを示すための辞書となる。これを使用して統計...
python SARSAの概要とアルゴリズム及び実装系について
SARSAの概要
SARSA（State-Action-Reward-State-Action）は、強化学習における一種の制御アルゴリズムで、主にQ学習と同じくモデルフリーな手法に分類されたものとなる。SARSAは...
python 画像情報処理を行う為の前処理について
画像情報処理を行う為の前処理について
画像情報処理において、前処理は、モデルの性能や収束速度に大きな影響を与え、画像データをモデルに適した形に変換する重要なステップとなる。以下に、画像情報処理のための前処理手法につい...