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  • 2026/03/12

    カルマンフィルタについて

    • 確率
    • ロボティクス
    • # カルマンフィルタ
  • 2026/03/10

    ベイズフィルタの導出(ロボットと環境との相互作用について)

    『Probabilistic Robotics』 の Chapter2. Recursive State Estimation についてのメモです。確率的にロボティクスを扱う場合に必要となる基本的な用語の整理から、ベイズフィルタの導出までをまとめました。

    • 確率
    • ロボティクス
    • # ロボティクス
    • # ベイズフィルタ
  • 2026/02/24

    角速度ベクトルを理解する

    ロボティクスなどの剛体の運動を考えるときに登場する角速度ベクトルについて改めての理解のためまとめました。角速度ベクトルの単位・向き・大きさの意味、速度との関係を定義から導きます。

    • 物理
    • 剛体運動
    • ロボティクス基礎
    • # 角速度
    • # 外積
    • # 回転軸
    • # 剛体運動
  • 2026/02/19

    状態価値関数・行動価値関数からベルマン方程式の導出まで

    強化学習における価値観数の定義と、学習に重要となるベルマン方程式の導出までをまとめました。

    • 強化学習
    • # 状態価値関数
    • # 行動価値関数
    • # ベルマン方程式
  • 2026/02/18

    マルコフ性について

    強化学習におけるマルコフ性、マルコフ過程についてのまとめ記事です。

    • 強化学習
    • # マルコフ決定過程
    • # マルコフ性
    • # 条件つき期待値
  • 2026/02/11

    Transformer を理解したいので。

    TransformerのEncoder/DecoderとSelf・Masked・Cross Attentionを、行列の形と直感(Q/K/V)で改めて整理してみました。式と図を一対一で対応させて理解するためのメモとして。

    • 深層学習
    • # Transformer
    • # Attention
  • 2026/02/10

    nnUNetv2 について

    nnUNetv2 を使うための事前準備から、plan_and_preprocess の役割、splits_final.json によるCV分割のカスタム、configurationの読み方、planner/trainer拡張の導入方法までをまとめています。

    • 機械学習
    • 医用画像
    • セグメンテーション
    • # nnUNet
  • 2026/02/07

    論文解説:Qwen3-VL Technical Paper

    • 論文
    • # VLM
  • 2026/01/24

    ComfyUI入門:WSLで構築してFlux.2 Devテンプレを動かす

    ComfyUIの基本概念と、Windows上のWSLでのセットアップ手順をまとめる。Flux.2 Devテンプレートを使った初回モデル導入と簡単な画像編集、WebUIから移行する際の所感も記録。

    • Generative AI
    • # ComfyUI
    • # Stable Diffusion
    • # WSL
    • # Windows
    • # 環境構築
    • # ワークフロー
    • # Flux.2 Dev
    • # 画像編集
  • 2026/01/21

    結局どれを使う?SD1.5・SDXL・FLUXと派生モデルの選び方(実務版)

    SD1.5・SDXL・FLUXをベースモデルとして整理し、PonyやIllustriousなど派生チェックポイント、運用スタック、LoRA相性、ライセンス観点で使い分けの勘所をまとめます。

    • 生成AI
    • 画像生成
    • Stable Diffusion
    • # SD1.5
    • # SDXL
    • # FLUX
    • # Pony Diffusion
    • # Illustrious
    • # LoRA
    • # ComfyUI
    • # AUTOMATIC1111
    • # diffusers
    • # ライセンス
  • 2025/12/20

    Mac から WSL(Ubuntu) 上の RTX 5090 環境へ SSH するまでの設定手順

    Windows PC に搭載した RTX 5090 を計算リソースとして活用し、Mac から WSL2(Ubuntu) 環境へ直接 SSH 接続するための設定手順を、port proxy を用いた実用的な構成で解説します。

    • 開発環境
    • GPU
    • # WSL2
    • # Windows
    • # RTX5090
    • # portproxy
  • 2025/12/15

    外出先で mac から Windows へ ssh する

    Tailscale を使って、外出先から Mac → Windows へ安全に SSH / リモートデスクトップ接続する手順まとめ

    • tips
    • # Tailscale
    • # SSH
    • # Windows
    • # macOS
    • # WSL
    • # RDP
  • 2025/12/09

    論文解説:Ensemble Deep Learning: A Review(Ganaie et al., 2022)

    論文解説記事です。深層学習におけるアンサンブル手法を、バイアス・バリアンス・分散・共分散分解の理論から、Bagging / Boosting / Stacking、Negative Correlation Learning、暗黙的・明示的アンサンブル、ホモ / ヘテロジニアス構成や決定融合戦略まで体系的に整理しました。

    • 論文
    • 機械学習
    • # アンサンブル
  • 2025/11/30

    Sarsa による行動価値関数の学習 ー ベルマン方程式から TD 誤差まで

    行動価値関数のベルマン方程式を期待値の形で捉え直し、TD誤差の導入から Sarsa による on-policy な価値学習までを丁寧に解説します。

    • 強化学習
    • # Sarsa
    • # TD学習
    • # 価値ベース
    • # ベルマン方程式
  • 2025/11/29

    条件つき期待値と期待値の繰り返しの公式をちゃんと理解する

    条件つき期待値 E[Y|X] の定義から始めて、連続分布を前提に全期待値の法則 E[E[Y|X]]=E[Y] を積分計算で丁寧に導出し、その直感的な意味や強化学習・ベイズ統計での使い所にも触れます。

    • 統計
    • # 条件つき期待値
    • # 期待値の繰り返しの公式
  • 2025/11/26

    ML-Agent: Reinforcing LLM Agents for Autonomous Machine Learning Engineering

    今回は ML-Agent: Reinforcing LLM Agents for Autonomous Machine Learning Engineering を読んでみました。

    • 論文
    • 強化学習
    • # Agentic ML
    • # AIエージェント
  • 2025/11/25

    価値反復に基づくアルゴリズム①

    強化学習における基本知識、価値関数について成り立つ再帰的なベルマン方程式についてをまとめています。

    • 機械学習
    • # 強化学習
    • # ベルマン方程式
  • 2025/11/23

    Codex CLI について

    AI エージェントツールとして進歩が著しい、CLI 型コードエージェントについて調査してみました。

    • 機械学習
    • # codex
  • 2025/11/21

    ollama で gpt-oss:20b を動かしてみよう

    かなり今更ながらですが、gpt-oss 20b モデルをローカルで触ってみました。

    • 機械学習
    • # ollama
    • # Jetson
    • # gpt-oss
  • 2025/11/18

    テイラー展開について

    関数の近似でよく使用されるテイラー展開について、定義から自分がこれまでにハマった観点をまとめています。

    • 物理数学
    • # テイラー展開
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