"機械仕掛けの神"の創り方

Deus Ex Machina

本ブログのナビ
機械学習
人工知能技術
プログラミング技術
ICT技術
DX技術
life tips&雑記

本ブログのナビ
機械学習
人工知能技術
プログラミング技術
ICT技術
DX技術
life tips&雑記

保護中: 機械学習の連続最適化としての共役勾配法と非線形共役勾配法

アルゴリズム:Algorithms

Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー

2024.02.27 2023.02.07

このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。

パスワード:

アルゴリズム:Algorithms 幾何学:Geometry 微分積分:Calculus 最適化:Optimization 機械学習:Machine Learning 確率・統計:Probability and Statistics 線形代数:Linear Algebra

AI Dai-Yuan法、強ウルフ条件 DX Fletcher-Reeves法 ML Polak-Ribiere法アフィン部分空間ウルフ条件デジタルトランスフォーメーションニュートン法ヘッセ行列モーメント法人工知能共役勾配法共役方向法凸2次関数大域的収束性座標降下法急速降下法慣性項探索方向最大固有値最小固有値機械学習直線探索連続最適化非線形共役勾配法

シェアする

Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー

hummingbirdをフォローする

Deus Ex Machina

関連記事

機械学習:Machine Learning

機械学習プロフェッショナルシリーズ「強化学習」読書メモ

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクで活用される現在の状況を観測し取るべき行動を決定する強化学習の参考図書

地理空間情報処理

機械学習プロフェッショナルシリーズ-関係データ学習　読後メモ

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに用いられる情報の裏側にある意味や知識を抽出するための関係データ学習の概要

アルゴリズム:Algorithms

保護中: 確率的バンディッド問題の方策尤度に基づく方策(UCBとMED方策)

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される確率的バンディッド問題の方策尤度に基づくUCB方策とMED方策(MED方策(Indexed Mimimum Empirical Divergence policy)、KL-UCB方策、DMED方策、リグレット上界、ベルヌーイ分布、大偏差原理、Deterministic Minimum Empirical Divergence policy、ニュートン法、KLダイバージェンス、ビンスカーの不等式、ヘフディングの不等式、チェルノフ・ヘフディングの不等式、Upper Confidence Bound)

微分積分:Calculus

機械学習プロフェッショナルシリーズ確率的最適化読書メモ

サマリー機械学習での確率的最適化とは、ランダムなサンプルを用いた最適化問題の解法のことを指すものとなる。通常の最適化問題では、目的関数を最小化するために、全ての訓練データを使用して最適化する必要があるが、データセットが大規...

機械学習における確率的最適化の概要と実装

機械学習における確率的最適化の概要確率的最適化は、確率的な要素を含む最適化問題の解法を表し、機械学習での確率的最適化はモデルのパラメータを最適化する際にに広く使用されている手法となる。一般的な最適化問題では、目...

微分積分:Calculus

保護中: サポートベクトルマシンによる回帰分析(1)線形な回帰問題へのアプローチ

デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクで活用されるサポートベクトルマシンを用いたラグランジュ関数による双対問題を使った線形関数での回帰問題

保護中: スパース性に基づく機械学習としてのノイズありL1ノルム最小化の理論(2)

保護中: オンライン型確率的最適化の分散処理

コメント

コメントをどうぞコメントをキャンセル

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

コメント ※

名前 ※

メール ※

サイト

次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。

Δ

人工知能:Artificial Intelligence

アルゴリズム:Algorithms

検索

言語切り替え

English
日本語

タグ

AI DX ML 人工知能 artificial intelligence digital transformation デジタルトランスフォーメーション機械学習 machine learning Clojure 概要 python overview アルゴリズム初心者教育 education Beginner Implementation 確率的生成モデル実装自然言語処理 R Keras probabilistic generative models 基礎 algorithm 深層学習強化学習司馬遼太郎 Javascript 街道をゆく Ryotaro Shiba natural language processing Reinforcement Learning Deep Learning react On the Road Java グラフィカルモデルベイズ推定オントロジー IOT サポートベクトルマシン AWS Algorithms pyhton SVM Bayesian inference Application クラスタリング類似性ニューラルネットワーク自然言語ベイズ推論データベース MCMC ガウス過程オントロジーマッチングプログラミング

アーカイブ

カテゴリー

カテゴリー

お問い合わせ

氏名

メールアドレス

題名

メッセージ本文 (任意)

Δ

作成者

hummingbird

AI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。お困りごとがあればご連絡ください

hummingbirdをフォローする

問い合わせ

氏名

メールアドレス

題名

メッセージ本文 (任意)

Δ

カテゴリー

カテゴリー

Deus Ex Machina

本ブログのナビ
機械学習
人工知能技術
プログラミング技術
ICT技術
DX技術
life tips&雑記

© 2021 Deus Ex Machina.

メニュー
ホーム
検索
トップ
サイドバー
検索
言語切り替え
- English
- 日本語
タグ
AI DX ML 人工知能 artificial intelligence digital transformation デジタルトランスフォーメーション機械学習 machine learning Clojure 概要 python overview アルゴリズム初心者教育 education Beginner Implementation 確率的生成モデル実装自然言語処理 R Keras probabilistic generative models 基礎 algorithm 深層学習強化学習司馬遼太郎 Javascript 街道をゆく Ryotaro Shiba natural language processing Reinforcement Learning Deep Learning react On the Road Java グラフィカルモデルベイズ推定オントロジー IOT サポートベクトルマシン AWS Algorithms pyhton SVM Bayesian inference Application クラスタリング類似性ニューラルネットワーク自然言語ベイズ推論データベース MCMC ガウス過程オントロジーマッチングプログラミング
アーカイブ
カテゴリー
カテゴリー
お問い合わせ
氏名

メールアドレス

題名

メッセージ本文 (任意)

Δ
作成者

hummingbird

AI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。お困りごとがあればご連絡ください

hummingbirdをフォローする

モバイルバージョンに移動

タイトルとURLをコピーしました