深層学習:Deep Learning

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REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例について

REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要 REINFORCE(またはMonte Carlo Policy Gradient)は、強化学習の一種で、方策勾配法(Policy...
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物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要と関連アルゴリズム及び実装例

物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要 Interaction Networks(INs)は、物理シミュレーションや他の科学的応用に使用される、グラフ構造を持つデータ間の...
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Graph Network-based Simulatorsの概要とアルゴリズム及び実装例

Graph Network-based Simulatorsの概要 Graph Network-based Simulators(GNS)は、グラフネットワークを用いて物理システムの動的挙動を予測する物理シミュ...
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物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要とアルゴリズム及び実装例

物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要 物理シミュレーションにおけるGraph Networksの応用は、複雑な物理システムを効率的かつ高精度にモデル化するための強力な手法となる。以下...
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物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNs)の概要とアルゴリズム及び実装例

物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNs)の概要 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNs)は、データ駆動型の機械学習アプローチと物理モデリングを組み合わせた手法であり、ニューラルネッ...
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MeshGraphNetsの概要とアルゴリズム及び実装例

MeshGraphNetsの概要 MeshGraphNetsは、物理シミュレーションに特化したグラフニューラルネットワーク(GNN)の一種で、特にメッシュベースの表現を用いたシミュレーションに優れてたもので、M...
機械学習:Machine Learning

Relative Positional Encodingの概要とアルゴリズム及び実装例

Relative Positional Encodingについて Relative Positional Encoding(RPE)は、トランスフォーマー・アーキテクチャを使用するニューラルネットワークモデルにおいて...
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深層強化学習(DRL)によるマルチエージェントシステムの概要と実装例

深層強化学習(DRL)によるマルチエージェントシステム 深層強化学習(DRL)によるマルチエージェントシステムの実装にはいくつかの方法がある。以下に一般的な手法について述べる。 1. 環境の定義: マルチエー...
アルゴリズム:Algorithms

転移学習の概要とアルゴリズムおよび実装例について

転移学習について 転移学習(Transfer Learning)は、機械学習の一種であり、あるタスクで学習したモデルや知識を、異なるタスクに適用する技術であり、通常、新しいタスクに必要なデータが少ない場合や、高い...
アルゴリズム:Algorithms

Transformer-based Causal Language Modelの概要とアルゴリズムおよび実装例について

Transformer-based Causal Language Modelについて Transformer-based Causal Language Model(Transformativeベースの因果言語...
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