推論技術:inference Technology

Symbolic Logic

保護中: 最大流とグラフカット(3) マルコフ確率場における推論とグラフカット

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのための離散情報最適化手法である劣モジュラ最適化によるグラフ最大流抽出のためのマルコフ確率場における推論とグラフカット
web技術:web technology

Reasoning Web 2006論文集について

機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術   AI学会論文    知識情報処理技術   AI学会論文を集めて     推論技術 前回は、...
Symbolic Logic

Inductive logic programming 2020-2021論文集より

機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術  知識情報処理技術  AI学会論文を集めて   推論技術 前回はILP2019について述べた。今回はコロナ...
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 最大流とグラフカット(2)最大流アルゴリズム

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに用いられる有向グラフの最大フロー問題へのフォード・ファルカーソンのアルゴリズムやゴールドバーグ・タージャンのアルゴリズム、プリフロー・プッシュ法、増加パスアルゴリズム、残余ネットワーク
Symbolic Logic

保護中: 最大流とグラフカット(1) 最大量と最小s-tカット

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される離散情報の最適化手法である劣モジュラ最適化の有向グラフの最小カット、最大流量問題への適用
Symbolic Logic

保護中: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(2)センサ配置問題と能動学習問題

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用される離散情報の最適化の手法である劣モジュラ最適化でのセンサ配置と能動学習問題への劣モジュラ関数最大化と貪欲法の適用
Symbolic Logic

知識表現と推論のためのグラフ構造

知識表現と推論のためのグラフ構造 Graph Structures for knowledge Representation and Reasoning 2020より。 知識表現と推論(KRR)のための...
Symbolic Logic

Inductive logic Programming 2019論文集より

機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 デジタルトランスフォーメーション技術  知識情報処理技術  AI学会論文を集めて   推論技術 前回はILP2018について述べた。今回は2019年...
IOT技術:IOT Technology

保護中: 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用(1) 貪欲法の概要と文書要約タスクへの適用

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される離散情報の最適化手法:劣モジュラ関数最大化への貪欲法の適用と文書要約タスクへの活用
アルゴリズム:Algorithms

保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(5)ロヴァース拡張と多重線形拡張

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される離散情報のアプローチである劣モジュラ最適化の基礎としてのロヴァース拡張と多重線形拡張を用いた劣モジュラ性の解釈
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