ハミルトニアンニューラルネットワーク（HNN）の理論を解説
ハミルトニアンニューラルネットワーク（Hamiltonian Neural Ne...
機械学習
Transformer Encoderの構造と実装を完全理解する
Transformer Encoderは、入力系列を双方向に処理し、文脈を反映し...
位置エンコーディング（Positional Encoding）の仕組みをわかりやすく解説
位置エンコーディング（Positional Encoding）は、Transfo...
Layer Normalizationの仕組みとBatch Normalizationとの違い
深層学習において、正規化（Normalization）は学習の安定化と高速化に欠...
TransformerのFeed-Forward Network（FFN）の役割と実装
TransformerアーキテクチャにおいてSelf-Attentionと並んで...
Transformer Decoderの構造とMasked Self-Attentionの仕組み
Transformer Decoderは、系列を自己回帰的に生成するためのアーキ...
BERTの仕組みと双方向Transformerの理論と実装
BERT（Bidirectional Encoder Representatio...
カーネル関数の種類と性質 — ガウス過程で使うカーネルを徹底解説
ガウス過程（Gaussian Process）の性質は、カーネル関数（共分散関数...
強化学習の基礎 — MDPとベルマン方程式をわかりやすく解説
強化学習（Reinforcement Learning）は、エージェントが環境と...
ガウス過程のハイパーパラメータ最適化 — 周辺尤度最大化を解説
ガウス過程回帰（Gaussian Process Regression, GPR...