数学:Mathematics

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トレースノルムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について

トレースノルムの概要 トレースノルム(または核ノルム)は、行列のノルムの一種であり、行列の特異値の和として定義されるものとなる。これは特に、行列の低ランク近似や行列の最小化問題において重要な役割を果たして...
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ベイジアンニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例について

ベイジアンニューラルネットワークについて ベイジアンニューラルネットワーク(BNN)は、確率論的な要素をニューラルネットワークに統合するアーキテクチャであり、通常のニューラルネットワークが確定論的であるのに対し、BNN...
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TTM (Tensor-Train Matrix)の概要とアルゴリズム及び実装例について

TTM (Tensor-Train Matrix)の概要 Tensor-Train Matrix(TTM)は、テンソルのユニークな表現形式であり、行列のテンソル化を通じて行列のテンソル形式の表現を可能にするアプローチとな...
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HOOI (High-Order Orthogonal Iteration)の概要とアルゴリズム及び実装例について

HOOI (High-Order Orthogonal Iteration)の概要 High-Order Orthogonal Iteration(HOOI)は、テンソルの高次元の"特異値分解(Singular Valu...
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Girvan-Newmanアルゴリズムの概要と実装例について

Girvan-Newmanアルゴリズムの概要 Girvan-Newmanアルゴリズムは、グラフ理論においてネットワークのコミュニティ構造を検出するためのアルゴリズムであり、このアルゴリズムは、エッジの媒介中心性...
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Alternating Least Squares for Matrix Factorization (ALS-MF)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Alternating Least Squares for Matrix Factorization (ALS-MF)の概要 Alternating Least Squares for Matrix Factorizat...
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TD誤差(Temporal Difference Error)の概要と関連アルゴリズム及び実装例

TD誤差(Temporal Difference Error)の概要 TD誤差(Temporal Difference Error)は、強化学習において用いられる概念の一つで、状態価値関数や行動価値関数の更新におい...
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Tensor Train Decompositionの概要とアルゴリズム及び実装例について

Tensor Train Decompositionの概要 Tensor Train Decomposition(TT分解)は、多次元テンソルの次元削減やデータ圧縮の手法の一つであり、テンソルを複数の低ランクテンソルの積...
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DynamicTriadの概要とアルゴリズム及び実装例

DynamicTriadの概要 DynamicTriad(ダイナミックトライアド)は、人々や組織、その他の要素間の関係を調査し、そのネットワーク構造や特性を理解するための手法である社会ネットワーク分析(SNA)...
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非負値行列因子分解(NMF)の概要とアルゴリズム及び実装例について

非負値行列因子分解(NMF)の概要 非負値行列因子分解(Non-negative Matrix Factorization、NMF)は、与えられた非負の行列を2つの非負の行列の積に分解する手法となる。具体的には、与えられ...
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