人工知能:Artificial Intelligence 数学は「ランダム」を作れるのか 決定論から確率、そしてAIの意思決定へ
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数学はランダムを作れるのか？― 確率・生成AI・Decisionをつなぐ12分の基礎
Books: AIはどんな数学観の上に作られているのか: 有限ルールから生成モデルへ
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数学:Mathematics
人工知能:Artificial Intelligence ICT技術:ICT Technology Decision Path — 意思決定は最適解ではなく最小作用なのか
Chinoba — Runtime Society and Coordination Systems
私たちは長い間、
意思決定とは、
「最適な答えを見つけること」
だと考えてきました。
最も利益が大きいも...
人工知能:Artificial Intelligence 超越関数とAI — なぜ生成AIは有限ルールを超え始めたのか
超越関数と超越数 - 古典世界を覆す存在
物理、確率において重要な関数の中に
超越関数 というものがあります。
これは指数関数ex、対数関数log x、三角関数sinx, cosx, tanxなどで
この超越関数の中心には、
自然...
python ソフトマックス関数の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
ソフトマックス関数の概要
ソフトマックス関数（Softmax function）は、実数のベクトルを確率分布に変換するために使用される関数であり、通常、機械学習の分類問題において、モデルの出力を確率として解釈する...
python 方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について
方策勾配法について
方策勾配法（Policy Gradient Methods）は、強化学習の一種で、特に方策（ポリシー）の最適化に焦点を当てる手法となる。方策は、エージェントが状態に対してどのような行動を選択すべ...
アルゴリズム:Algorithms 時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析は、グラフデータ内の時間的なパターン、トレンド、予測を理解するために使用される。...
アルゴリズム:Algorithms CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要とアルゴリズム及び実装例
CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要
CP分解（CANDECOMP/PARAFAC）は、テンソル分解の一種で、多次元データの分解手法の一つとなる。CP分解は、テンソルを複数のランク1テンソルの和として...
python Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）について
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）は、動的なグラフデータに対処するために設計されたグラ...
python Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要
Non-Negative Tensor Factorization（非負テンソル分解、NTF）は、多次元データの表現を求めるための手法...
python ヘッセ行列と正則性について
ヘッセ行列について
ヘッセ行列（Hessian matrix）は、多変数関数の2階偏導関数を行列として表現したものであり、一変数関数の2階導関数が2階導関数として考えられるように、多変数関数の各変数に関する2階偏導関数が...