劣モジュラ性

保護中: 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

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離散情報のアプローチである劣モジュラ最適化の基礎としてのロヴァース拡張と多重線形拡張を用いた劣モジュラ性の解釈

2022.04.21

アルゴリズム:Algorithmsグラフ理論スパースモデリング微分積分:Calculus推論技術:inference Technology数理論理学:Mathematical logic最適化:Optimization機械学習:Machine Learning

保護中: 劣モジュラ最適化と機械学習 – 概要

センサー配置の最適化等で利用される離散的な変数に対する機械学習である劣モジュラ最適化の概要

2021.05.13

微分積分:Calculus最適化:Optimization機械学習:Machine Learning確率・統計:Probability and Statistics