“Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications”の概要
Introduction
Springerから2022年に出版された"Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications"の概要について...
画像認識技術
Structural Deep Network Embedding(SDNE)の概要とアルゴリズム及び実装例
Structural Deep Network Embedding(SDNE)の概要
Structural Deep Network Embedding(SDNE)は、オートエンコーダをグラフに拡張したグラフ...
GraREPの概要とアルゴリズム及び実装例
GraREPの概要
GraREP（Graph Random Neural Networks for Representation Learning）は、グラフ表現学習のための新しい深層学習モデルとなる。グラフ表現...
GNNにおける敵対的攻撃モデルの概要とアルゴリズム及び実装例
敵対的攻撃モデルについて
敵対的攻撃(Adversarial Attack)は、機械学習モデルに対する攻撃手法の一つであり、特に画像やテキスト、音声などの入力データに対して広く用いられるものとなる。敵対的攻撃は...
時空間グラフ畳み込みネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例
時空間グラフ畳み込みネットワークの概要
時空間グラフ畳み込みネットワーク(STGCN: Spatio-Temporal Graph Convolutional Network)は、時系列データがノードとエッジで...
GNNにおけるエンコーダ／デコーダモデルの概要とアルゴリズム及び実装例
DNNにおけるエンコーダー/デコーダー
エンコーダー/デコーダーモデルは、深層学習における重要なアーキテクチャの1つで、特に、機械翻訳や音声認識などの"Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）...
PATCHY-SANの概要とアルゴリズム及び実装例について
PATCHY-SANの概要
"グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）の概要とアルゴリズム及び実装例について"や、"ChebNet...
ChebNetの概要とアルゴリズム及び実装例について
ChebNetの概要
ChebNet（Chebyshev ネットワーク）は、Defferradにより"Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Local...
機械学習におけるメッセージパッシングの概要とアルゴリズム及び実装例
機械学習におけるメッセージパッシング
機械学習におけるメッセージパッシングは、グラフ構造を持つデータや問題に対する効果的なアプローチで、特に、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network...
グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）の概要とアルゴリズム及び実装例について
グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）について
グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional N...