グラフ理論

概要 Graph Neural Networks (GNN)を用いた製品特性・機能のモデル化と市場の反応・需要変動予測に関するサービスは、以下のような概要となる。 サービス概要: 1. 目的: 製品の...

グラフニューラルネットワークを用いたアーバンインテリジェンスの概要 アーバンインテリジェンスは、都市や都市環境におけるデータを収集し、解析して都市の運営やサービスの改善に役立てる技術・概念で、グラフニューラルネ...

グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計の概要 グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた建築構造設計は、建築物の構造を自動的に生成し、評価するための手法となる。以下にその概要について述べる。 ...

グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションの概要 グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションは、従来の手法に比べて高い精度や効率性を示すことが期待されたアプローチであり、特に、分子の...

グラフニューラルネットワークを用いた天気予報 グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた天気予報は、気象データの複雑な空間的および時間的関係を捉えるための新しいアプローチとなる。 従来の天気予報手法は...

グラフニューラルネットワークを用いたマルチエージェントシステムの概要 グラフニューラルネットワーク（GNN）を使用したマルチエージェントシステムは、複数のエージェントがグラフ構造で相互作用し、エージェント間の関係...

R-GCNの概要 R-GCN（Relational Graph Convolutional Network）は、グラフデータ上で畳み込み演算を行うニューラルネットワークの一種となる。通常のグラフ畳み込み演算では...

HIN2Vec-PCAの概要 HIN2Vec-PCAは、異種情報ネットワーク（HIN）から特徴を抽出するために、HIN2Vecと主成分分析（PCA）を組み合わせた手法となる。この方法の概要は、以下のように整理で...

HIN2Vec-GANの概要 HIN2Vec-GANは、グラフ上の関係を学習するために使われる技術の一つで、具体的には、異種情報ネットワーク（Heterogeneous Information Network,...