2025-05

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Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要とアルゴリズム及び実装例

Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)の概要 Sequential Diversity Optimization Algorithm (SDOA)は、多様性を...
アルゴリズム:Algorithms

自己組織化マップ(SOM)の概要とアルゴリズム及び実装例

自己組織化マップ(SOM)の概要 自己組織化マップ(Self-Organizing Map, SOM)は、ニューラルネットワークの一種であり、高次元データを低次元(通常は2次元)の空間にマッピングして視覚化するための手法...
python

マックスマージンアプローチの概要とアルゴリズム及び実装例

マックスマージンアプローチの概要 マックスマージンアプローチ(Max-Margin Approach)は、特にサポートベクターマシン(SVM)などの機械学習アルゴリズムで用いられる概念で、分類問題において最...
Symbolic Logic

エージェントに知的な振る舞いをさせるための考察

エージェントに知的な振る舞いをさせる方法について 今回は、"人工生命とエージェント技術"で述べているエージェントに知的な振る舞いをさせる方法について考察する。 1. 知的な振る舞いの設計: 知的な振る舞いを...
仏教:Buddhism

無の概念と数学的表現及びAI技術への活用

  宇宙の始まりの理論と「無」 ビッグバン理論は、現在広く受け入れられている宇宙の起源に関するモデルであり、宇宙が約138億年前に極めて高温・高密度の状態から急激に膨張を開始したとするものとなる。この理論は、ア...
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非メトリックMDSでのバイアス修正法(Bias Correction Method)の概要とアルゴリズム及び実装例

非メトリックMDSでのバイアス修正法(Bias Correction Method)の概要 非メトリック多次元尺度法(Non-Metric Multidimensional Scaling, NMS)におけるバイアス修正...
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Zero-Shot Learningの概要とアルゴリズム及び実装例

概要 Zero-Shot Learning(ZSL)とは、事前に学習されていないクラスに対しても、追加の学習なしで分類や予測を行う手法である。このアプローチは、従来の機械学習やディープラーニングモデルが...
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ISOMAP(Isometric Mapping)の概要とアルゴリズム及び実装例

ISOMAP(Isometric Mapping)の概要 ISOMAP(Isometric Mapping)は、非線形次元削減手法の一つで、高次元データを低次元空間に埋め込むアルゴリズムとなる。特に、データが曲面状に分布...
Uncategorized

Netflixにおける推薦システム

Netflixの推薦システム Netflixの推薦システムは、ユーザーの視聴履歴、評価、検索履歴、閲覧時間、およびお気に入りリストなどの情報を基にして、そのユーザーにとって最適なコンテンツを提案することを目的としたも...
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FitNetによるモデルの蒸留の概要とアルゴリズム及び実装例について

FitNetによるモデルの蒸留の概要 FitNetは、モデルの蒸留(Distillation)手法の一つで、小規模な生徒モデルが大規模な教師モデルから知識を学習するための手法となる。FitNetは特に、異なるアーキテクチ...
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