python Procrustes分析の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Procrustes分析の概要
Procrustes分析（Procrustes analysis）は、二つのデータセットの対応する点群間の最適な回転、スケーリング、並進変換を見つけるための手法となる。この手法は主に、2つ...
アルゴリズム:Algorithms
python python 最大エントロピー逆強化学習（Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning, MaxEnt IRL）の概要とアルゴリズム及び実装例について
最大エントロピー逆強化学習（Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning, MaxEnt IRL）の概要
最大エントロピー逆強化学習（Maximum Entropy ...
python LPAの概要とアルゴリズム及び実装例
LPAの概要
LPA（Label Propagation Algorithm）は、グラフベースの半教師あり学習アルゴリズムの一種であり、このアルゴリズムは、グラフ上のラベル付きノードからラベルなしノードへのラベ...
python Echo State Network (ESN)について
Echo State Network (ESN)について
Echo State Network（ESN）は、"リザーバーコンピューティングについて"でも述べているリザーバーコンピューティングの一種で、時系列データ...
python Block K-FACの概要とアルゴリズム及び実装例について
Block K-FACの概要
Block K-FAC（Block Kronecker-factored Approximate Curvature）は、深層学習モデルの最適化において使用される一種のカーブチャート...
python 逆強化学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
逆強化学習の概要について
逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning, IRL）は、強化学習の一種で、エキスパートの行動データからエキスパートの意思決定の背後にある報酬関数を学習するタ...
python Metapath2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例
Metapath2Vecの概要
Metapath2Vecは、グラフデータ上でのノードの表現学習に使用される手法の1つであり、この手法は、ノードの系列データから、各ノードの密なベクトル表現を学習するものとなる。M...
python アトミックノルムの概要と適用事例と実装例
アトミックノルムの概要
アトミックノルム（Atomic norm）は、最適化や信号処理などの分野で使用されるノルムの一種であり、一般的に、アトミックノルムはベクトルや行列の構造的な特性を反映するために設計...
python Stacked RNNについて
Stacked RNNについて
Stacked RNN（スタックされた再帰型ニューラルネットワーク）は、"RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で...
python フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要とアルゴリズム及び実装例について
フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要
フィッシャー計算法（Fisher's Linear Discriminant）は、2つのクラスを区別するための線形な識別モデルを構築するための手法で、クラス間の分散を最大化し、ク...