python 価値勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
価値勾配法の概要
価値勾配法（Value Gradients）は、強化学習や最適化の文脈で使用される手法の一つであり、状態価値やアクション価値といった価値関数に基づいて勾配を計算し、その勾配を使って方策の最適化を行...
2024-09
python python HIN2Vec-GANの概要とアルゴリズム及び実装例
HIN2Vec-GANの概要
HIN2Vec-GANは、グラフ上の関係を学習するために使われる技術の一つで、具体的には、異種情報ネットワーク（Heterogeneous Information Network,...
python サンプルベースMPC（Sample-Based MPC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
サンプルベースMPC（Sample-Based MPC）の概要
サンプルベースMPC（Sample-Based Model Predictive Control）は、モデル予測制御（MPC）の一種で、システムの未来の挙...
python Meta-Learnersを用いた因果推論の概要とアルゴリズム及び実装例
Meta-Learnersを用いた因果推論の概要
Meta-Learnersを用いた因果推論は、機械学習モデルを用いて因果関係を特定し、推論するためのアプローチを改善する方法の一つであり、因果推論は、...
python 予測制約法（Predictive Control with Constraints）の概要とアルゴリズム及び実装例
予測制約法（Predictive Control with Constraints）の概要
予測制約法（Predictive Control with Constraints）は、制約条件を満たしながらシステムの将来の挙動...
Symbolic Logic Rule Based Reasoning , Programming and Applications
Rule Based Reasoning , Programming and Applications
Rule Based Reasoning , Programming and Applications...
数学:Mathematics 確率と不確実性とランダム性の関係
確率について
確率とは、ある事象が起こる可能性の程度を数値化したものであり、具体的には、ある事象が発生する確率は、その事象が起こる場合の数（好ましい結果）を、全体の場合の数（可能な全ての結果）で割ることによって計...
python カーリー・ウィンドウ探索（Curiosity-Driven Exploration）の概要とアルゴリズム及び実装例について
カーリー・ウィンドウ探索（Curiosity-Driven Exploration）の概要
カーリー・ウィンドウ探索（Curiosity-Driven Exploration）は、強化学習においてエージェントが興味...
python HIN2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例
HIN2Vecの概要
HIN2Vec（Heterogeneous Information Network Embedding）は、異種情報ネットワークをベクトル空間に埋め込む手法で、異種情報ネットワークは、複数...
アルゴリズム:Algorithms 数え上げ問題の概要とアルゴリズム及び実装例について
数え上げ問題の概要
数え上げ問題（counting problem）は、組み合わせ論や確率論などの数学の分野で頻繁に取り組まれる問題の一つであり、これは、ある条件を満たす対象の総数を数え上げる問題として、しばしば組み...