コンテンツへスキップ
Digital Reactor
Digital Reactor
  • ホーム
  • 技術ブログ
  • 会社情報
  • お問い合わせ
  • ホーム
  • 技術ブログ
  • 会社情報
  • お問い合わせ
blog

技術ブログ

時系列データの予測:LSTMとTransformerの性能比較

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに時系列予測の基礎LSTMとTransformerの理論LSTM(Long Short-Term Memory)Transformer実装と比較データの生成データセットの準備モデルの実装実験結果実...

画像の特徴点検出アルゴリズム比較実験

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにライセンスと特許について理論的背景SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)KAZEAKAZE (Accelerated-KAZE)ORB (Oriente...

シミュレーテッドアニーリングで解く巡回セールスマン問題

2025年3月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに巡回セールスマン問題とはTSPの代表的な解法シミュレーテッドアニーリングとは局所解脱出のメカニズムアルゴリズムの実装実験結果最適化過程のアニメーション考察まとめと今後の課題はじめに 巡回セールス...

コピュラの基礎:5つの代表的なコピュラの特徴と可視化

2025年3月19日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにコピュラとは代表的なコピュラの実装と可視化各コピュラの特徴まとめはじめに 金融市場では、複数の資産価格が互いにどのように影響しあうかを理解することが重要です。例えば、ある株が上がるとき、別の株も...

頻度主義統計学とベイズ統計学、それぞれのアプローチ

2025年3月3日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに頻度主義とベイズ統計学の基本的な考え方コイン投げ実験による実践的な比較頻度主義的アプローチベイズ統計的アプローチ実験結果の比較両アプローチの特徴と使い分け仮説検定における両アプローチの違い頻度主...

機械学習モデルの説明可能性手法の比較:SHAPとLIMEの出力の一貫性評価

2025年3月2日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに検証仮説説明可能性手法の理論的背景SHAP値のローカルな説明LIMEのローカルな説明実験設計データセット生成評価指標実験結果と考察ローカルな説明の一貫性評価まとめコードはじめに 機械学習モデルの...

合成データのプライバシー品質評価指標

2025年11月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに合成データのプライバシー評価:4つのアプローチ識別可能性スコア:データはコピーされていないか?メンバーシップ推論攻撃:学習データは記憶されていないか?属性開示リスク:未知の情報を推測されないか?...

球面上に均一にランダム分布する点群を生成する

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに乱数を用いた球面上への均一な点の配置確率密度関数と累積分布関数累積分布関数の逆関数乱数を用いた点群の生成と可視化 (Pythonコード)黄金比を用いた球面上への点の配置黄金比とフィボナッチ数列P...

次元削減手法の比較検証:定量的・定性的評価によるPCA、t-SNE、UMAPの特徴分析

2025年3月2日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに次元削減手法の理論的背景PCA(主成分分析)t-SNEUMAP評価指標トラストワーシネス(Trustworthiness)再構成誤差(Reconstruction Error)実験:3つのデータ...

金融データのプライバシー保護:合成データ生成技術の概要と考察

2025年9月3日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにプライバシー保護技術の潮流:匿名化から差分プライバシーへ合成データ生成の主要なアプローチ古典的な匿名化手法:マイクロアグリゲーション統計モデルによるアプローチDPを応用した生成モデル:理論保証と...

確率的最適化アルゴリズムの実装と比較:遺伝的アルゴリズムと勾配降下法

2025年3月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに最適化アルゴリズムの概要勾配降下法(Gradient Descent: GD)モーメンタム付き勾配降下法(Momentum GD)遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA)...

カメラキャリブレーション – 内部パラメータ・外部パラメータから3次元復元まで

2025年3月7日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにカメラキャリブレーションとはなぜカメラキャリブレーションが必要かカメラの内部パラメータ(Intrinsic Parameters)カメラ行列歪み係数カメラの外部パラメータ(Extrinsic P...

投稿のページ送り

1 2 3 次へ »

  • ホーム
  • 技術ブログ
  • 会社情報
  • お問い合わせ
© 2026 Digital Reactor
Powered by WordPress | Powered by BusinessPress