アルゴリズム:Algorithms 量子サポートベクトルマシンの概要とアルゴリズム及び実装例
量子サポートベクトルマシンの概要
量子サポートベクトルマシン（Quantum Support Vector Machine、Q-SVM）は、古典的なサポートベクトルマシン（Support Vector Mac...
アルゴリズム:Algorithms
アルゴリズム:Algorithms python Deep Graph Infomaxの概要と実装例
Deep Graph Infomax
Deep Graph Infomax (DGI) は、グラフデータに対する無教師学習手法の一つで、ノード表現を学習するために 情報理論 に基づいた目標を設定するアプローチとな...
python Information Set Monte Carlo Tree Search (ISMCTS)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Information Set Monte Carlo Tree Search (ISMCTS)の概要
Information Set Monte Carlo Tree Search（ISMCTS）は、不完全情報ゲーム（例...
python リーマン最適化のアルゴリズムと実装例について
リーマン最適化
リーマン最適化（Riemannian Optimization）は、通常の最適化手法をリーマン多様体上で行うアプローチとなる。
ここでの多様体とは「局所的には単純だが、全体的には複雑な空間」を表現す...
python インターポレーション手法の概要とアルゴリズム及び実装例について
インターポレーション手法の概要
インターポレーション（interpolation）は、既知のデータポイント間の値を推定または補完する手法で、データセット内の点を結んで滑らかな曲線や曲面を生成し、未知の点における値を推定する...
python ストリーミングデータのための推薦システム
ストリーミングデータのための推薦システム
"Netflixにおける推薦システム"で述べたMatrix Factorizationは、ストリーミングデータを扱う場合にも有用な手法となる。通常、Matrix Factor...
python KBGAT（Knowledge-based GAT）の概要と実装例
KBGAT（Knowledge-based GAT）について
KBGAT（Knowledge-based Graph Attention Network）は、知識グラフ（Knowledge Graph）を扱うため...
アルゴリズム:Algorithms Beam Searchの概要とアルゴリズム及び実装例について
Beam Searchの概要
Beam Search（ビームサーチ）は、主に組み合わせ最適化問題や意味のある解を見つける問題に適用される探索アルゴリズムとなる。Beam Searchは、広い探索空間を効率的に探索するための...
python 確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)について
確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）は、機械学習や深層学習などで広く使用される最適化...
python ヒルベルトワンド変換の概要とアルゴリズム及び実装例について
ヒルベルトワンド変換について
ヒルベルト変換（Hilbert transform）は、信号処理や数学の分野で広く使用される操作であり、信号のアナリティシティ（解析的性質）を導入するために利用されている手法となる。ヒルベル...