python ニュートン法での線形収束を改善する方法について
ニュートン法での線形収束を改善する方法について
"ニュートン法の概要とアルゴリズム及び実装について"でも述べているニュートン法は、特に凸最適化問題や非線形方程式の解法において非常に有力な手法だが、収束速度が線形にとどまる...
数学:Mathematics
python アルゴリズム:Algorithms 遺伝的アルゴリズムの概要と適用事例および実装例について
遺伝的アルゴリズムについて
遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm, GA）は、進化的計算の一種で、自然界の進化プロセスを模倣して問題の最適化を行うための最適化アルゴリズムであり、最適化、探索、機械学習、...
python Edge-GNNの概要と実装例
Edge-GNNについて
Edge-GNN (Edge Graph Neural Network) は、グラフ構造におけるエッジ（辺）に焦点を当てたニューラルネットワークアーキテクチャで、エッジの特徴や重みを活用...
python 確率の哲学的視点と不確実性のAIによる解決
確率の哲学的視点
確率という概念は様々な視点を持っている。以下に確率に対する視点の相違について述べる。
1. 頻度主義（頻度的アプローチ）: "確率と不確実性とランダム性の関係"でも述べているように頻度主義...
python 自然勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
自然勾配法の概要
自然勾配法（Natural Gradient Descent）は、"確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい...
python リーマン最適化のアルゴリズムと実装例について
リーマン最適化
リーマン最適化（Riemannian Optimization）は、通常の最適化手法をリーマン多様体上で行うアプローチとなる。
ここでの多様体とは「局所的には単純だが、全体的には複雑な空間」を表現す...
python 確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)について
確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）は、機械学習や深層学習などで広く使用される最適化...
python ヒルベルトワンド変換の概要とアルゴリズム及び実装例について
ヒルベルトワンド変換について
ヒルベルト変換（Hilbert transform）は、信号処理や数学の分野で広く使用される操作であり、信号のアナリティシティ（解析的性質）を導入するために利用されている手法となる。ヒルベル...
アルゴリズム:Algorithms AI技術を使って仮説を見つけ出す
AIで仮説を見つけ出す
"問題解決手法と思考法及び実験計画"で述べている課題の分析をさらに進めるためには、仮説を見つけ出す必要がある。仮説発見のためには経験の蓄積と分析能力が必要とされるが、今回は、それらをサポ...
python Deep Graph Generative Model（DGMG）の概要とアルゴリズム及び実装例
Deep Graph Generative Models（DGMG）の概要
Deep Graph Generative Models（DGMG）は、グラフ生成タスクに特化したディープラーニングモデルの一種で、特...