アルゴリズム:Algorithms

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ランクSVMの概要とアルゴリズム及び実装例

ランクSVMの概要 ランクSVM(Ranking Support Vector Machine)は、順位付けタスクに適用される機械学習アルゴリズムの一種であり、特に情報検索や推薦システムなどの順位付け問題に使用されるものと...
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Lifted Relational Neural Networks (LRNN)の概要とアルゴリズム及び実装例

Lifted Relational Neural Networks (LRNN)の概要 Lifted Relational Neural Networks(LRNN)は、関係データを扱うためのニューラルネットワ...
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Post-training Quantizationの概要とアルゴリズム及び実装例について

Post-training Quantizationの概要 Post-training quantization(事後量子化)は、ニューラルネットワークの訓練が終了した後にモデルを量子化する手法であり、この手法では、通常...
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オルナシュテイン-ウーレンベック過程(Ornstein-Uhlenbeck process)の概要とアルゴリズム及び実装例について

オルナシュテイン-ウーレンベック過程(Ornstein-Uhlenbeck process)の概要 オルナシュテイン-ウーレンベック過程(Ornstein-Uhlenbeck process)は、確率過程の一種であり、特...
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Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno(L-BFGS)法について

Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno(L-BFGS)法について Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno(L...
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マルコフ決定過程(MDP)と強化学習を統合したRecursive Advantage Estimationの実装例について

マルコフ決定過程(MDP)と強化学習を統合したRecursive Advantage Estimationについて Recursive Advantage Estimationは、マルコフ決定過程(MDP)と強化学習...
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GraphRNNの概要とアルゴリズム及び実装例

GraphRNNの概要 GraphRNNは、グラフ生成に特化したディープラーニングモデルで、特にグラフの構造を学習して新しいグラフを生成する能力に優れたものとなる。このモデルは、ノードとエッジのシーケンスを予測...
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文のセグメンテーション化による長文のNLP処理について

文のセグメンテーション化による長文のNLP処理について 長文のNLP(自然言語処理)処理において、文のセグメンテーション(文の分割)は重要なステップであり、長文を文に分割することにより、テキストの理解や解析が容易...
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BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について

BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について BIC(ベイズ情報規準)やBDe(ベイジアン情報規準)などのスコアベースの構造学習手法は、統計モデルの複雑性とデータの適合度を組み合わせてモデルの良さを評価し、最...
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勾配消失問題(vanishing gradient problem)とその対応について

勾配消失問題(vanishing gradient problem)について 勾配消失問題(Vanishing Gradient Problem)は、主に深層ニューラルネットワークにおいて発生する問題の一つであり、ネット...
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