PyTorchで始める Deep Unfolding 入門: 数理最適化とニューラルネットワークの融合
近年、深層学習は画像認識などで圧倒的な性能を示していますが、信号処理や画像再構成などの逆問題において、その推論過程が不透明(ブラックボックス)である点が実務的な課題となっています,。特に信頼性が重視されるミッションクリテ […]
CMA-ES入門: 進化戦略によるブラックボックス最適化
現代のエンジニアリングにおいて、最適な解を見つけ出す「最適化」は常に重要な課題です。しかし、目的関数の内部構造が不明確である、あるいは解析的に勾配を計算できない場合、その問題はブラックボックス最適化(Black-Box […]
QUBOLite入門: 軽量QUBOツールキットによる最適解の高速探索
複雑な組合せ最適化問題に直面したとき、どのようにすれば高速かつ効率的に最適解を見つけられるでしょうか。近年、この難問へのアプローチとして、2次非制約二値最適化(QUBO: Quadratic Unconstrained […]
DEAP入門:Pythonによる進化的計算の事始め
近年、深層学習(Deep Learning, DL)や大規模言語モデル(Large Language Models, LLM)といったAIシステムが目覚ましい進化を遂げています。しかし、それに伴い、これらの複雑なモデルの […]
OpenJij x PyQUBO ではじめるシミュレーテッド・アニーリング入門
組み合わせ最適化問題は、工学、金融、情報科学といった多様な分野において、実用上極めて重要な課題です。しかし、問題が複雑化し、探索すべき解の候補が爆発的に増加するにつれて、従来型の数学的な手法で厳密な最適解を求めることは困 […]
Pythonではじめる遺伝的アルゴリズム入門
最適化問題は、工学、金融、情報科学といった多様な分野において、実用上極めて重要な課題です。しかし、問題が複雑化し、探索すべき解の候補が膨大になるにつれて、従来型の数学的な手法で厳密な最適解を求めることは困難になります。特 […]
Pythonによる粒子群最適化
数理最適化を応用した最適化問題の解決には、微分不可能な関数にも対応可能なメタヒューリスティック手法が広く利用されています。その中でも、生物の群れ行動を模倣した群知能は、複雑な問題に対して高い適応性を示します。今回は、代表 […]