python Quantization-Aware Trainingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Quantization-Aware Trainingの概要
Quantization-Aware Training（QAT）は、ニューラルネットワークを効果的に量子化（Quantization）するための訓練手法の一つ...
2024-11
python python ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）の概要
ベイジアンネットワークの前進推論（Forward Inference）は、既知の情報をもとに、ネットワーク内の変数やノードの事後分...
python 修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法（Modified Newton Method）は、"ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）について"で述べている通常のニュートン-ラフ...
旅 箱根の歴史
箱根の地理
箱根（Hakone）は、箱根は、神奈川県と静岡県の境に位置する箱根山を中心に形成された地域であり、美しい山岳地帯で、温泉、自然、歴史的観光地として有名な場所となっている。
箱根の中心にある、箱根山は現在...
物理 場の理論とコミュニケーション活性化へのAI技術の適用
場とは何か
「“背景重力波」が存在する証拠を捉えた” 米など研究チーム」では宇宙の初期から存在すると考えられている重力波である背景重力波を捉えたという記事が報告されている。
"時間と空間を...
python t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNEは、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、t-SNEは主にデータの可...
python GNNを用いた製品の特性や機能をモデル化し、市場の反応や需要の変動を予測するサービスの概要
概要
Graph Neural Networks (GNN)を用いた製品特性・機能のモデル化と市場の反応・需要変動予測に関するサービスは、以下のような概要となる。
サービス概要:
1. 目的: 製品の...
時系列データ解析 ベクトル自己回帰モデルの概要と適用事例および実装例について
ベクトル自己回帰モデルについて
ベクトル自己回帰モデル(Vector Autoregression Model, VARモデル)は、統計学や経済学などの分野で使用される時間系列データのモデリング手法の一つです...
python ベイジアンネットワークの推論アルゴリズムについて
ベイジアンネットワークの推論アルゴリズムについて
ベイジアンネットワークの推論は、ベイズの定理に基づいて事後分布を求める過程であり、主要な推論アルゴリズムにはいくつかの種類がある。以下に代表的なベイジアンネッ...
アルゴリズム:Algorithms 安定結婚問題アルゴリズムの概要と実装例及び適用例
安定結婚問題アルゴリズムについて
安定結婚問題（Stable Marriage Problem, SMP）アルゴリズムは、2つのグループ間での「安定したマッチング」を実現するための問題と解法の一種となる。この問題の最も...