数学:Mathematics

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多次元尺度構成法(MDS, Multidimensional Scaling)について

多次元尺度構成法(MDS, Multidimensional Scaling)について 多次元尺度構成法(MDS)は、多変量データを可視化するための統計的手法の一つであり、データ間の距離または類似性を保持しながら、データポ...
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半導体技術とGNN

半導体技術とGNN "半導体の設計プロセスへのAIの適用およびAIアプリケーション用半導体チップについて"で述べているように、現在のAI技術は半導体技術により支えられている。それらはNVIDIAに代表される深層...
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線形計画法の概要とアルゴリズム及び実装例について

線形計画法の概要 線形計画法(Linear Programming, LP)は、線形関数を最適化(最大化または最小化)する問題を解く数学的手法であり、多くの最適化問題に適用され、特に資源配分、スケジューリング、輸送計画など...
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信頼性反復法 (Trust-Region Methods)法の概要とアルゴリズム及び実装例

信頼性反復法 (Trust-Region Methods)法の概要 信頼性反復法(Trust-Region Methods)は、非線形最適化問題を解くためのアルゴリズムの一つで、勾配降下法や"ニュートン法の概要とアルゴリ...
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オセロゲームの解法アルゴリズムとGNN

オセロゲームについて オセロゲーム(Othello)は、2人で対戦するボードゲームで、白と黒のディスクを使ってプレイし、プレイヤーは自分の色のディスクを配置し、相手のディスクを挟んで裏返すことで自分の色に変えるのが...
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ベイジアン多変量統計モデリングの概要とアルゴリズム及び実装例について

ベイジアン多変量統計モデリングの概要 ベイジアン多変量統計モデリングは、ベイジアン統計学の枠組みを使用して、複数の変数(多変量)を同時にモデル化する手法であり、この手法は、観測データに対する確率的な構造を捉え、不...
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ペナルティ関数法の概要とアルゴリズム及び実装例

ペナルティ関数法の概要 ペナルティ関数法(Penalty Function Method)は、制約付き最適化問題を制約なし最適化問題に変換する手法で、これにより、既存の制約なし最適化アルゴリズム(例えば、勾配法や"ニュー...
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NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)の概要とアルゴリズム及び実装例

NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)の概要 NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)は、多目的...
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数理論理学とGNN

数理論理学の概要 数理論理学は、数学的な方法や技法を用いて論理学を研究する学問分野となる。"論理学をつくる 第1部論理学をはじめる 読書メモ"等でも述べている論理学は推論や論証の原理、真理や偽りの概念などを研究...
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Stochastic Gradient Langevin Dynamics(SGLD)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Stochastic Gradient Langevin Dynamics(SGLD)について Stochastic Gradient Langevin Dynamics(SGLD)は、確率的勾配法とモンテカルロ法を組み...
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