旅 街道をゆく オランダ紀行 サマリー 旅は人間が新しい場所を訪れ、異なる文化や歴史を体験するための行為であり、旅を通じて、歴史的な場所や文化遺産を訪れることで、歴史的な出来事や人々の生活を実際に感じることができ、歴史をより深く理解し、自分自身の視野を広げる... 2024.01.07 旅歴史紀行読書
人工知能:Artificial Intelligence 禅とメタ認知とAI 禅(瞑想)とメタ認知 "瞑想と悟り(気づき)と問題解決"でも述べているようにマインドフルネス瞑想や禅のヴィパッサナー瞑想は「気づき」や「ありのままの注意」を重視する「洞察瞑想」であり、集中力を育て、物事をある... 2024.01.06 人工知能:Artificial Intelligence心理学:psychology禅:Zen課題解決:Problem solving
python Vanilla Q-Learningの概要とアルゴリズムおよび実装例について Vanilla Q-Learningについて Vanilla Q-Learning(ヴァニラQ学習)は、強化学習の一種で、エージェントが環境とやり取りしながら最適な行動を学習するためのアルゴリズムの一つとなる。Q-... 2024.01.05 pythonアルゴリズム:Algorithms強化学習機械学習:Machine Learning
アルゴリズム:Algorithms Copraの概要と適用事例及び実装例について Copraについて Copra(Community Detection using Partial Memberships)は、コミュニティ検出のためのアルゴリズムおよびツールの1つであり、複雑なネットワーク内... 2024.01.04 アルゴリズム:Algorithms時系列データ解析機械学習:Machine Learning
python EfficientNetについて EfficientNetについて EfficientNet(エフィシエントネット)は、軽量で効率的なディープラーニングモデルの一つであり、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアーキテクチャとなる。Efficie... 2024.01.03 pythonアルゴリズム:Algorithms機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning画像認識技術
アルゴリズム:Algorithms 機械学習での多義語への対応について 機械学習での多義語への対応について 機械学習において多義語(homonyms)への対応は、自然言語処理(NLP)や情報検索などのタスクにおいて重要な課題の一つとなる。多義語は同じ単語が異なる文脈で異なる意味を持つ... 2024.01.02 アルゴリズム:Algorithms機械学習:Machine Learning自然言語処理:Natural Language Processing
python クラメール・ラウ・ローバー下界(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)の導出について クラメール・ラウ・ローバー下界(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)の導出について クラメール・ラウ・ローバー下界は、統計学において、ある推定量がどれだけ不確かさを持つかを測定するための下界... 2024.01.01 pythonアルゴリズム:Algorithms最適化:Optimization機械学習:Machine Learning
旅 街道をゆく ニューヨーク散歩 サマリー 旅は人間が新しい場所を訪れ、異なる文化や歴史を体験するための行為であり、旅を通じて、歴史的な場所や文化遺産を訪れることで、歴史的な出来事や人々の生活を実際に感じることができ、歴史をより深く理解し、自分自身の視野を広げる... 2023.12.31 旅歴史紀行読書
アート:Art 俵屋宗達、尾形光琳 – 独自の構成力を元にした時代を超えたデザイン 俵屋宗達 "街道をゆく 京都の名寺と大徳寺散歩 – ダダと禅と一休"でも述べているように、茶道は単純に茶を飲むだけではなく、茶を飲むシチュエーション(書院風の茶室、茶室に飾られる絵画や花、茶の為の陶磁器等)すべてをデザインして... 2023.12.30 アート:Art歴史
python A2C(Advantage Actor-Critic)の概要とアルゴリズム及び実装例について A2C(Advantage Actor-Critic)の概要 A2C(Advantage Actor-Critic)は、強化学習のアルゴリズムの一つで、"方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べてい... 2023.12.29 pythonアルゴリズム:Algorithms強化学習機械学習:Machine Learning深層学習:Deep Learning