python ポリシー勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例
ポリシー勾配法の概要
ポリシー勾配法（Policy Gradient Method）は、強化学習（Reinforcement Learning, RL）において、エージェントが直接ポリシー（行動選択の方針）を学習す...
アルゴリズム:Algorithms
python python R-GCNの概要とアルゴリズム及び実装例
R-GCNの概要
R-GCN（Relational Graph Convolutional Network）は、グラフデータ上で畳み込み演算を行うニューラルネットワークの一種となる。通常のグラフ畳み込み演算では...
python ネガティブサンプリングの概要とアルゴリズム及び実装例
ネガティブサンプリングの概要
ネガティブサンプリングは、自然言語処理や機械学習における学習アルゴリズムの一つで、特に"Word2Vec"でも述べているWord2Vecなどの単語埋め込みモデルで使われ、大規模...
python 多様性促進ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
多様性促進ランキングの概要
多様性促進ランキング（Diversity-Promoting Ranking）は、情報検索や推薦システムなどで重要な役割を果たす手法の一つであり、この手法は、ユーザーが情報検索結果や推薦されるア...
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム思考と問題の分割と問題解決
アルゴリズム思考
アルゴリズム思考（Algorithmic Thinking）は、問題解決やタスクの実行において、論理的な手順やアプローチを考える能力やプロセスを指す。アルゴリズム思考を持つことは、さまざまな複雑...
アルゴリズム:Algorithms 機械学習におけるアクティブラーニング技術について
機械学習におけるアクティブラーニング技術につにいて
機械学習におけるアクティブラーニング（Active Learning）は、モデルの性能を向上させるために、ラベル付けされたデータを効果的に選択するための戦略的なアプ...
python HIN2Vec-PCAの概要とアルゴリズム及び実装例
HIN2Vec-PCAの概要
HIN2Vec-PCAは、異種情報ネットワーク（HIN）から特徴を抽出するために、HIN2Vecと主成分分析（PCA）を組み合わせた手法となる。この方法の概要は、以下のように整理で...
python ミニバッチ学習の概要とアルゴリズム及び実装例
ミニバッチ学習の概要
ミニバッチ学習は、機械学習において広く使用される効率的な学習手法の一つであり、通常の勾配降下法（Gradient Descent）に比べて、計算効率が高く、大規模なデータセットに対しても適用可能なも...
アルゴリズム:Algorithms GAN(Generative Adversarial Network)を用いた因果探索
GAN(Generative Adversarial Network)を用いた因果探索の概要
"GANの概要と様々な応用および実装例について"で述べているGAN (Generative Adversarial Net...
python Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要
Maximum Marginal Relevance（MMR）は、情報検索や情報フィルタリングのためのランキング手法の1つで、情報検索システムがユーザ...