深層学習:Deep Learning

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One-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例

概要 One-shot learningは、各クラスに1つだけの学習例しか存在しない状況で分類や認識を行う学習手法であり、その目的は、データが不足している状況でも高い汎化性能を発揮するモデルを実現するこ...
Symbolic Logic

エージェントに知的な振る舞いをさせるための考察

エージェントに知的な振る舞いをさせる方法について 今回は、"人工生命とエージェント技術"で述べているエージェントに知的な振る舞いをさせる方法について考察する。 1. 知的な振る舞いの設計: 知的な振る舞いを...
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Zero-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例

概要 Zero-Shot Learning(ZSL)とは、事前に学習されていないクラスに対しても、追加の学習なしで分類や予測を行う手法である。このアプローチは、従来の機械学習やディープラーニングモデルが...
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疎密なデータでの機械学習とMoE(Mixture of Experts)

疎密なデータでの機械学習 疎な領域(データが少ない)と密な領域(データが多い)が混在するデータ集合に対して深層学習を行うと、以下のような現象や問題が起こりやすくなる。 1. バイアスが生じる(学習...
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残差結合について

残差結合について 残差結合(Residual Connection)は、深層学習ネットワークにおいて層を跨いで情報を直接伝達する手法の一つであり、この手法は、特に深いネットワークを訓練する際に発生する勾配消失や勾配爆発の...
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パーソナライズドランキングの概要とアルゴリズム及び実装例

パーソナライズドランキングの概要 パーソナライズドランキングは、ユーザーごとに最適な順位でアイテムを提供するランキングの手法で、一般的なランキングシステムでは、全ユーザーに対して同じ順位でアイテムを提示するが、パーソナライ...
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OpenPoseの概要とアルゴリズム及び実装例

OpenPoseの概要 OpenPoseは、カーネギーメロン大学のペルソナ・コンピュータ・センター(Perceptual Computing Lab)によって開発された、リアルタイムで人間の姿勢を検出するライブラリで...
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ニューラルランキングモデルの概要とアルゴリズム及び実装例

ニューラルランキングモデルの概要 ニューラルランキングモデルは、検索エンジンや推薦システムなどで利用される機械学習モデルの一種であり、主な目的は、与えられたクエリやユーザーの情報に基づいて、最適な順位でアイテム(例えばウェ...
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ECO(Efficient Convolution Network for Online Video Understanding)の概要とアルゴリズム及び実装例

ECO(Efficient Convolution Network for Online Video Understanding)の概要 ECO(Efficient Convolutional Network for...
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PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)の概要とアルゴリズム及び実装例

PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)の概要 PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)は、シーン解析タスク、特にセマンティックセグメンテーションに...
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