Bron-Kerbosh法の概要とアルゴリズム及び実装例
Bron-Kerbosh法の概要
Bron–Kerbosch法（ブロン・カーボッシュ法）は、無向グラフにおける最大クリーク（最大クリーク集合）を完全に列挙するための再帰的バックトラッキングアルゴリズムであり、1...
グラフ理論
Kuhn-Munkersアルゴリズムの概要と実装例
Kuhn-Munkersアルゴリズムの概要
Kuhn–Munkres アルゴリズム（ハンガリアン法とも呼ばれる）は、重み付き二部グラフにおける最小（または最大）重み完全マッチングを求めるためのアルゴリズムである...
VF2アルゴリズムの概要と実装例
VF2アルゴリズムの概要
VF2アルゴリズムは、グラフ同型性（Graph Isomorphism） および 部分グラフ同型性（Subgraph Isomorphism） を判定するための高速アルゴリズムの一つで...
Nautyアルゴリズムの概要と実装例
Nautyアルゴリズムの概要
Nauty（No AUTomorphisms, Yes?）は、グラフ同型性（Graph Isomorphism）判定およびグラフのカノニカルラベリング（Canonical Labe...
Edmonsのブロッサムアルゴリズムの概要とアルゴリズム及び実装例
Edmonsのブロッサムアルゴリズムの概要
Edmondsのブロッサムアルゴリズム（Edmonds’ Blossom Algorithm）は、一般グラフ（非二部グラフも含む）において最大マッチングを求めることを...
ホップクロフト・カープ法 (Hopcroft–Karp Algorithm)の概要とアルゴリズム及び実装例
ホップクロフト・カープ法 (Hopcroft–Karp Algorithm)の概要
ホップクロフト・カープ法（Hopcroft–Karp Algorithm）は、二部グラフにおける最大マッチング（Maximum...
疎密の非対称性に特化したネットワーク設計とGNN
疎密の非対称性に特化したネットワーク設計
「疎密の非対称性に特化したネットワーク設計」は、以下のような状況に非常に重要なアプローチとなる。
データの一部に豊富な事例（密な領域）があり、他の部分...
エージェントに知的な振る舞いをさせるための考察
エージェントに知的な振る舞いをさせる方法について
今回は、"人工生命とエージェント技術"で述べているエージェントに知的な振る舞いをさせる方法について考察する。
1. 知的な振る舞いの設計: 知的な振る舞いを...
疎密なデータでの機械学習とMoE(Mixture of Experts)
疎密なデータでの機械学習
疎な領域（データが少ない）と密な領域（データが多い）が混在するデータ集合に対して深層学習を行うと、以下のような現象や問題が起こりやすくなる。
1. バイアスが生じる（学習...
情報統合理論とその応用
情報統合理論
情報統合理論（Information Integration Theory, IIT）は、心理学者のノーマン・H・アンダーソン（Norman H. Anderson）によって提唱された理論で、...