AIシステム設計・意思決定構造の設計を専門としています。
Ontology・DSL・Behavior Treeによる判断の外部化、マルチエージェント構築に取り組んでいます。
Specialized in AI system design and decision-making architecture.
Focused on externalizing decision logic using Ontology, DSL, and Behavior Trees, and building multi-agent systems.
コメント
[…] 劣モジュラ最適化の基礎(5) ロヴァース拡張と多重線形拡張 […]
[…] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「劣モジュラ最適化と機械学習」より。前回は劣モジュラ最適化の基礎として、ロヴァース拡張と多重線形拡張について述べた。今回は、劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用として、貪欲法の概要と文書要約タスクへの適用に伝述べる。 […]
[…] 次回も引き続き劣モジュラ最適化の基礎として、ロヴァース拡張と多重線形拡張について述べる。 […]