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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...

Graph Neural Networksを用いた異常検知入門

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにグラフニューラルネットワークの基礎GNNとはGCNの動作原理取引ネットワークデータの生成ノードの特徴量設計正常ノードと異常ノードの特徴エッジの生成ロジックGCNによる異常検知モデルモデルの実装異...

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)...

流体力学シミュレーションによる材料構造評価 – 絶対浸透率と固有浸透テンソル、曲路率

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに処理の手順セグメンテーション画像の準備流体力学シミュレーションの実行結果の分析まとめはじめに 本記事では、材料の特性評価における流体力学シミュレーションの応用について解説します。X線CTなどで取...

任意の確率密度関数を持つ乱数の生成

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめに一様乱数から始める任意の確率密度関数を持つ乱数の生成方法問題設定確率密度関数の調整変換式の導出理論的背景はじめに この記事では、Pythonを用いて任意の確率密度関数に従う乱数を生成する方法につ...

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...

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...

ADS-GANによる合成データ生成、分布・ユーティリティ・プライバシーの評価

2025年11月4日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにセットアップデータセットとセンシティブ列コードの抜粋合成データの評価分布比較(sex / race)ユーティリティ評価(実→実 vs 合成→実)簡易プライバシー評価(最近傍距離)実行方法lamb...

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...

クロフトンの公式でボリュームデータの表面積を計算する

2025年2月28日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにクロフトンの公式とは2次元での直感的な理解3次元への拡張Python/NumPyによる実装参考: ボクセルサイズが異なる場合の重み付けNumPyによる高速化実装例精度の評価はじめに この記事では...

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...

データの性質で選ぶナイーブベイズのサブタイプ

2025年7月3日 by 望月 優輝 / Yuki Mochizuki

Contents はじめにナイーブベイズの基本4つのクラスの役割と使いどころMultinomialNB:カウントデータの王道BernoulliNB:特徴の有無で判断するGaussianNB:連続値を正規分布で捉えるCom...

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