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LeNet-5について

LeNet-5について LeNet-5(LeNet-5)は、ディープラーニングの分野において重要な歴史的なニューラルネットワークモデルの一つであり、"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...
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言語検出アルゴリズムの概要と実装例について

言語検出アルゴリズムについて 言語検出(Language Detection)アルゴリズムは、与えられたテキストがどの言語で書かれているかを自動的に判定するための手法であり、言語検出は、多言語処理、自然言語処理、...
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ディリクレ分布の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

ディリクレ分布の概要 ディリクレ分布(Dirichlet distribution)は、多変量確率分布の一種であり、主に確率変数の確率分布をモデリングするために使用されるものとなる。ディリクレ分布は、K個の非負実...
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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-...
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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...
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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...
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A2C(Advantage Actor-Critic)の概要とアルゴリズム及び実装例について

A2C(Advantage Actor-Critic)の概要 A2C(Advantage Actor-Critic)は、強化学習のアルゴリズムの一つで、"方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい...
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CPC(Contrastive Predictive Coding)の概要とアルゴリズム及び実装例について

CPC(Contrastive Predictive Coding)の概要 Contrastive Predictive Coding(CPC)は、表現学習(representation learning)の手法の一...
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言語処理の自己学習アプローチの概要とアルゴリズム及び実装例について

言語処理の自己学習アプローチの概要 自己学習(Self-Supervised Learning)は、機械学習の一分野で、ラベルのないデータから学習を行うアプローチの一つであり、言語処理の自己学習アプローチは、言語...
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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...
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