アルゴリズム:Algorithms

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ニュートン法での特異点への対処方法について

ニュートン法での特異点への対処方法について "ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について"でも述べているニュートン法は、非線形方程式の解を求めるための強力な手法だが、特異点(例: ヤコビ行列が特異または近似特異にな...
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構造主義と構造の奥にあるメタ情報とAI技術

  構造主義と構造の奥にあるメタ情報について 構造主義(Structuralism)は、人間の思考や文化が「構造(structure)」によって形成されているという考え方に基づく哲学・社会科学の理論で、主に20...
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SADE(Self-Adaptive Differential Evolution)の)概要とアルゴリズム及び実装例

SADE(Self-Adaptive Differential Evolution)の概要 SADE(Self-Adaptive Differential Evolution)は、進化的アルゴリズムの一種である Diffe...
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AnoGANの概要とアルゴリズム及び実装例

AnoGANの概要 AnoGAN (Anomaly GAN) は、異常検知のために Generative Adversarial Network (GAN) を活用する手法であり、特に、医療画像や製造業の品質検査など...
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ニュートン法の導関数の計算における数値微分の代替手法について

ニュートン法の導関数の計算における数値微分の代替手法について ニュートン法では、関数\(f(x)\)の根を求めるために導関数\(f'(x)\)を用いるが、解析的に導関数を求めるのが難しい場合や、関数が数値的にしか与えられ...
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ABC(Artificial Bee Colony Algorithm)の概要とアルゴリズム及び実装例

ABC(Artificial Bee Colony Algorithm)の概要 ABC(Artificial Bee Colony Algorithm)は、群知能に基づく最適化アルゴリズムの一つで、自然界のミツバチの採餌行...
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3DCNNの概要とアルゴリズム及び実装例

3DCNNの概要 3DCNN(3次元畳み込みニューラルネットワーク:3D Convolutional Neural Network)は、主に時空間データや3次元の特徴を持つデータを処理するための深層学習モデルの一種であり...
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エピステミック不確実性とAIによる補完

エピステミック不確実性 エピステミック不確実性(Epistemic Uncertainty)は、知識や情報の不足、または不完全性から生じる不確実性を指し、ある事象やシステムについての理解が不十分であるために発生し...
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ニュートン法のリスケーリングについて

ニュートン法のリスケーリングについて ニュートン法のリスケーリングは、数値最適化において収束速度を改善したり、特異点や局所最適解に関する問題を回避するために使用される手法の一つであり、リスケーリングは、最適化の計算過程で...
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Adaptive PSO(自己適応型粒子群最適化)の概要とアルゴリズム及び実装例

Adaptive PSO(自己適応型粒子群最適化)の概要 Adaptive PSO(自己適応型粒子群最適化) は、"粒子群最適化の概要と実装について"で述べている粒子群最適化アルゴリズムの一種で、アルゴリズムパラメータを動...
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