保護中: 敵対的バンディッド問題でのHedgeアルゴリズムとExp3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敵対的バンディッド問題でのHedgeアルゴリズムとExp3方策(擬リグレット上界、期待累積報酬、最適パラメータ、期待リグレット、多腕バンディット問題、Hedgeアルゴリズム、エキスパート、報酬版Hedgeアルゴリズム、ブースティング、フロイント、シャビレ、疑似コード、オンライン学習、PAC学習、質問学習)
人工知能:Artificial Intelligence
保護中: 統計数学理論におけるカーネル法の基礎としての表現定理とラデマッハ複雑度
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統計数学理論におけるカーネル法の基礎としての表現定理とラデマッハ複雑度(グラム行列、仮説集合、判別境界、過剰適合、マージン損失、判別関数、予測半正定値、普遍カーネル、再生核ヒルベルト空間、予測判別誤差、L1ノルム、ガウスカーネル、指数カーネル、2項カーネル、コンパクト集合、経験ラデマッハ複雑度、ラデマッハ複雑度、表現定理)
保護中: バッチ型確率的最適化 – 確率的分散縮小勾配降下法と確率的平均勾配法
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バッチ型確率的最適化 - 確率的分散縮小勾配降下法と確率的平均勾配法(SAGA、SAG、収束レート、正則化項、強凸条件、改良型確率的平均勾配法、不偏推定量、SVRG、アルゴリズム、正則化、ステップサイズ、メモリ効率、ネカテロフの加速法、ミニバッチ法、SDCA)
保護中: 機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法
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機械学習の連続最適化としてのガウス・ニュートン法と自然勾配法(シャーマン・モリソンの公式、1ランク更新、フィッシャー情報行列、正則条件、推定誤差、オンライン学習、自然勾配法、ニュートン法、探索方向、最急降下法、統計的漸近理論、パラメータ空間、幾何構造、ヘッセ行列、正定値性、ヘリンジャー距離、シュワルツの不等式、ユークリッド距離、統計学、レーベンバーグ・マーカート法、ガウス・ニュートン法、ウルフ条件)
保護中: ベイズ推論による機械学習における各種モデルの近似計算
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ベイズ推論による機械学習における各種モデルの近似計算(構造化変分推論、変分推論アルゴリズム、混合モデル、共役事前分布、KLダイバージェンス、ELBO、evidence lower bound、崩壊型ギブスサンプリング、ブロッキングギブスサンプリング、近似推論)
ISWC2022論文集より
ISWC2022論文集より
知識情報をハンドリングする人工知能技術の一つであるセマンティックウェブ技術の国際学会であるISWC2022より。前回はISWC2021について述べた。今回は、ISWC 2022のについて述べ...
保護中: 説明できる人工知能(12)モデル非依存の解釈(グローバルサロゲート (Global Surrogate))
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保護中: 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価をパラメータを持った関数で実装するValue Function Approximation
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強化学習に対するニューラルネットワークの適用 価値評価をパラメータを持った関数で実装する例(CartPole、Q-table、TD誤差、パラメータ更新、Q-Learning、MLPRegressor、Python)
保護中: Clojureを用いたネットワーク解析(2)Glitteringを使ったグラフ中の三角の計算
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Clojure/Glitteringを使ったグラフ中の三角の計算を用いたネットワーク解析(GraphX、Pregel API、Twitterデータセット、カスタム三角形カウントアルゴリズム、メッセージ送信関数、メッセージマージ関数、外部結合、RDD、頂点属性、Apache Spark、Sparkling、MLlib、Glittering、三角カウント、edge cut戦略、random-vertex-cut戦略、ソーシャルネットワーク、グラフ並列計算機能、Hadoop、データ並列システム、RDG、Resilient Distributed Graph、Hama、Giraph)
保護中: 確率的バンディッド問題の為のリグレット解析について
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為のリグレット解析について(等比数列の和、ガンマ関数、トンプソン抽出、ベータ分布、裾確率、ミルズ比、部分積分、事後サンプル、共役事前分布、ベルヌーイ分布、累積分布関数、期待値、DMED方策、UCB方策、チェルノフ・へフディングの不等式、尤度、上界、下界、UCBスコア、アーム)