python 反復最適化アルゴリズムの概要と実装例について
反復最適化アルゴリズムの概要
反復最適化アルゴリズムは、与えられた問題の最適解を見つけるために反復的に近似解を改良していくアプローチとなる。これらのアルゴリズムは、最適化問題において特に有用であり、さまざまな分野で利用され...
数学:Mathematics
python アルゴリズム:Algorithms アンサンブル学習とマルチエージェントシステム
アンサンブル学習について
アンサンブル学習は、機械学習の分野で広く使用されている強力な技術の一つであり、アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、個々のモデルよりも優れた予測性能を達成しようとするア...
アルゴリズム:Algorithms 量子もつれと共分散
量子もつれ
量子もつれは、2つ以上の粒子が非常に強く結びついた状態であり、空間的にどれだけ離れていても、互いの状態が瞬時に相関する現象となる。
より直感的に考えるために、2つの量子コイン（AとB）がもつれ...
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...
python FitNetによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について
FitNetによるモデルの蒸留の概要
FitNetは、モデルの蒸留（Distillation）手法の一つで、小規模な生徒モデルが大規模な教師モデルから知識を学習するための手法となる。FitNetは特に、異なるアーキテクチ...
python 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...
python 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...
python NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)の概要とアルゴリズム及び実装例
NSGA-III(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III)の概要
NSGA-IIIは、多目的最適化(MOO: Multi-Objective Optimization)のため...
python 揺らぎとその応用
揺らぎについて
「揺らぎ」とは、一般にわずかに動いて定まらない状態や、小さな変化を繰り返して安定しない様子を指す言葉になる。たとえば、「炎の揺らぎ」や「音の揺らぎ」など、物理的に微細な動きを伴う現象を示すほ...
python Soft Targetによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について
Soft Targetによるモデルの蒸留の概要
ソフトターゲット（Soft Target）によるモデルの蒸留は、大規模で計算資源の高い教師モデルの知識を、小規模で効率的な生徒モデルに伝達する手法となる。通常、ソフトターゲ...