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グラフ畳み込みニューラルネットワーク(Graph Convolutional Neural Networks, GCN)の概要とアルゴリズム及び実装例について

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グラフエンべディングの概要とアルゴリズム及び実装例

グラフエンべディングの概要 グラフ埋め込み(Graph Embedding)は、グラフ構造を低次元のベクトル空間にマッピングすることで、グラフのノードやエッジを密な数値ベクトルで表現して、機械学習アルゴリズムによ...
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探索的ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例

探索的ランキングの概要 探索的ランキング(Exploratory Ranking)は、情報検索や推薦システムなどの順位付けタスクにおいて、ユーザーが関心を持つ可能性の高いアイテムを特定するための手法となる。この手法は、ユー...
アルゴリズム:Algorithms

ReAct(Reasoning and Acting)の概要とその実装例について

ReAct(Reasoning and Acting)の概要 ReActは"プロンプトエンジニアリングの概要とその利用について"で述べているプロンプトエンジニアリングの手法の一つであり、"LangChainにおけるA...
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Stable DiffusionとLoRAの活用

Stable Diffusionの概要 Stable Diffusionは、機械学習と生成モデルの分野で使われる手法の1つであり、画像や音声などの生成モデルとして知られる"Diffusion Models(拡散モデル...
数学:Mathematics

ボルツマン分布とソフトマックスアルゴリズム及びバンディット問題

ボルツマン分布について ボルツマン分布(Boltzmann distribution)は、統計力学や物理学において重要な確率分布の一つであり、この分布は、系の状態がどのようにエネルギーに分布するかを記述するものとな...
Large-Scaleデータ

大規模言語モデルのファインチューニングとRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)

イントロダクション 大規模言語モデルのファインチューニングとは、事前に大規模なデータセットで訓練されたモデルに対して、追加の学習を行うもので、汎用性の高いモデルを特定のタスクやドメインに適用することを可能にし、精度や...
アルゴリズム:Algorithms

グラフニューラルネットワーク

グラフニューラルネットワークの特徴と適用事例 "グラフデータ処理アルゴリズムと機械学習/人工知能タスクへの応用"でも述べているグラフデータとは、頂点(ノード)とそれらを結ぶ辺(エッジ)からなるデータ構造を指す。これ...
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SentencePieceの概要とアルゴリズム及び実装例について

SentencePieceについて SentencePieceは、テキストデータのトークン化(分割)を行うためのオープンソースのライブラリおよびツールキットとなる。SentencePieceは、特に異なる言語や文...
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Alternating Least Squares for Tensor Factorization (ALS-TF)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Alternating Least Squares for Tensor Factorization (ALS-TF)の概要 Alternating Least Squares for Tensor Factorizat...
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