探索アルゴリズム

Diversified Top-k Retrieval (DTkR)の概要 Diversified Top-k Retrieval（DTkR）は、情報検索やランキングのタスクにおいて、多様性を持った上位k件の検索結果を取得...

多様性促進ランキングの概要 多様性促進ランキング（Diversity-Enhanced Ranking）とは、検索結果や推薦システムにおいて、単に関連性や人気度だけでなく、多様なアイテムを上位に表示することを目指したランキ...

Rapid Action Value Estimation (RAVE)の概要 Rapid Action Value Estimation（RAVE）は、"モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べて...

Nested Monte Carlo Search (NMC)の概要 Nested Monte Carlo Search（NMC）は、"モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているモンテカルロ木探...

Information Set Monte Carlo Tree Search (ISMCTS)の概要 Information Set Monte Carlo Tree Search（ISMCTS）は、不完全情報ゲーム（例...

ランクSVMの概要 ランクSVM（Ranking Support Vector Machine）は、順位付けタスクに適用される機械学習アルゴリズムの一種であり、特に情報検索や推薦システムなどの順位付け問題に使用されるものと...

UCT (Upper Confidence Bounds for Trees)の概要 UCT（Upper Confidence Bounds for Trees）は、"モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例につい...

モンテカルロ木探索の概要 モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search、MCTS）は、決定木探索の一種であり、ゲームの状態空間を探索し、最適な行動を見つけるための確率的手法となり、特にゲームや意思決定...