2025-09

数値計算

CNNとFCの融合体:Attention機構が切り開く知能の地形図

その他のエッセイはこちら序論:抽象化のジレンマとAttentionの登場本稿は、自動車業界に従事するエンジニアの視点から、AI技術の中でも特に注目されているAttention機構について、その構造的・機能的意義を探るものである。筆者自身はA...
G検定

G検定対策 究極カンペをつくろう#6 深層強化学習(強化学習の基本構造、価値ベースアルゴリズム、方策勾配アルゴリズム、分散・統合型アルゴリズム、補助・拡張技術、学習設定と環境構築、応用事例)

強化学習は「状態・行動・報酬・環境・エージェント」の基本構造を中心に、補助技術と連携して進化してきた。DQNやPPOを軸に、価値ベース・方策勾配・分散型アルゴリズムが技術的に発展し、応用事例へとつながっている。因果関係図を活用することで、技術のつながりと応用先が体系的に理解でき、G検定対策にも有効である。