アルゴリズム:Algorithms

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リザーバーコンピューティングについて

リザーバーコンピューティング リザーバーコンピューティング(Reservoir Computing、RC)は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の一種で、特に時系列データの処理において効果を発揮する機械学...
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ベイジアン多変量統計モデリングの概要とアルゴリズム及び実装例について

ベイジアン多変量統計モデリングの概要 ベイジアン多変量統計モデリングは、ベイジアン統計学の枠組みを使用して、複数の変数(多変量)を同時にモデル化する手法であり、この手法は、観測データに対する確率的な構造を捉え、不...
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ペナルティ関数法の概要とアルゴリズム及び実装例

ペナルティ関数法の概要 ペナルティ関数法(Penalty Function Method)は、制約付き最適化問題を制約なし最適化問題に変換する手法で、これにより、既存の制約なし最適化アルゴリズム(例えば、勾配法や"ニュー...
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NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)の概要とアルゴリズム及び実装例

NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)の概要 NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)は、多目的...
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ST-CNNの概要とアルゴリズム及び実装例

ST-CNNの概要ST-CNN(Spatio-Temporal Convolutional Neural Network)は、時空間データ(例えば、動画、センサーデータ、時系列画像など)を処理するために設計された畳み込みニュ...
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Stochastic Gradient Langevin Dynamics(SGLD)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Stochastic Gradient Langevin Dynamics(SGLD)について Stochastic Gradient Langevin Dynamics(SGLD)は、確率的勾配法とモンテカルロ法を組み...
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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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