PINN（Physics-Informed Neural Network）の理論と実装を解説
PINN（Physics-Informed Neural Network、物理イ...
機械学習
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）の基礎を解説
ニューラルネットワークの中で、時系列データ や 自然言語 のような系列的なデータ...
SINDy（データ駆動型PDE発見）の理論と実装を解説
物理現象を記述する支配方程式（微分方程式）は、これまで専門家の洞察と理論的考察に...
LSTM（Long Short-Term Memory）の構造と導出を解説
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）は系列データを扱う強力なアーキテクチャです...
Word2Vec（Skip-gram/CBOW）の理論と実装を解説
Word2Vec は、2013年に Mikolov らが提案した単語の分散表現（...
GRU（Gated Recurrent Unit）の構造と実装を解説
RNN（Recurrent Neural Network）の大きな課題であった勾...
GPTのアーキテクチャと自己回帰生成を解説
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は...
カーネル法の理論（カーネルトリック）を導出して理解する
線形モデルはシンプルで解釈しやすい一方、現実のデータは線形では捉えきれない複雑な...
Seq2Seq（Encoder-Decoder）モデルの理論と実装を解説
自然言語処理における機械翻訳、テキスト要約、対話システムなど、多くのタスクでは「...
動的計画法（価値反復・方策反復）を解説して実装する
動的計画法（Dynamic Programming, DP）は、マルコフ決定過程...