python Post-training Quantizationの概要とアルゴリズム及び実装例について
Post-training Quantizationの概要
Post-training quantization（事後量子化）は、ニューラルネットワークの訓練が終了した後にモデルを量子化する手法であり、この手法では、通常...
python python オルナシュテイン-ウーレンベック過程（Ornstein-Uhlenbeck process）の概要とアルゴリズム及び実装例について
オルナシュテイン-ウーレンベック過程（Ornstein-Uhlenbeck process）の概要
オルナシュテイン-ウーレンベック過程（Ornstein-Uhlenbeck process）は、確率過程の一種であり、特...
python Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno（L-BFGS）法について
Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno（L-BFGS）法について
Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno（L...
テクノロジー:Technology レーザー方式による核融合の実現
核融合のもう一つのアプローチであるレーザー核融合方式
"核融合とAI技術"で述べている核融合技術は次世代の発電技術として注目を集め、様々な研究が行われている。前述のブログでは発電の為の点火プロセスとして、主にトカマク...
グラフ理論 情報幾何とは何か
情報幾何の本質とは
情報幾何（Information Geometry）は、統計学や情報理論、機械学習などで使われる確率分布や統計モデルの幾何学的な構造を研究する分野であり、その本質的な考え方は、確率分布や統計モデルを幾...
python マルコフ決定過程（MDP）と強化学習を統合したRecursive Advantage Estimationの実装例について
マルコフ決定過程（MDP）と強化学習を統合したRecursive Advantage Estimationについて
Recursive Advantage Estimationは、マルコフ決定過程（MDP）と強化学習...
python GraphRNNの概要とアルゴリズム及び実装例
GraphRNNの概要
GraphRNNは、グラフ生成に特化したディープラーニングモデルで、特にグラフの構造を学習して新しいグラフを生成する能力に優れたものとなる。このモデルは、ノードとエッジのシーケンスを予測...
アルゴリズム:Algorithms 文のセグメンテーション化による長文のNLP処理について
文のセグメンテーション化による長文のNLP処理について
長文のNLP（自然言語処理）処理において、文のセグメンテーション（文の分割）は重要なステップであり、長文を文に分割することにより、テキストの理解や解析が容易...
python BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC（ベイズ情報規準）やBDe（ベイジアン情報規準）などのスコアベースの構造学習手法は、統計モデルの複雑性とデータの適合度を組み合わせてモデルの良さを評価し、最...
アルゴリズム:Algorithms 勾配消失問題（vanishing gradient problem）とその対応について
勾配消失問題（vanishing gradient problem）について
勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）は、主に深層ニューラルネットワークにおいて発生する問題の一つであり、ネット...