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...
グラフ理論
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...
LINE（Large-scale Information Network Embedding）の概要とアルゴリズム及び実装例について
LINE（Large-scale Information Network Embedding）について
LINE（Large-scale Information Network Embedding）は、グラフ...
DeepWalkの概要とアルゴリズム及び実装例について
DeepWalkについて
DeepWalkは、Perozziらにより"DeepWalk: Online Learning of Social Representations"で報告されたグラフデータ解析のため...
GraphSAGEの概要とアルゴリズム及び実装例について
GraphSAGEについて
GraphSAGE（Graph Sample and Aggregated Embeddings）は、グラフデータからノードの埋め込み（ベクトル表現）を学習するためのグラフ埋め込み...
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...
GNNにおける説明可能性の概要とアルゴリズム及び実装例
GNNにおける説明可能性の概要
GNN(Graph Neural Networks)は、グラフ構造データを扱うためのニューラルネットワークであり、ノードとエッジ(頂点と辺)の情報を利用して、グラフデータ内のパタ...
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）...
動的グラフのエンべディングの概要とアルゴリズム及び実装例
動的グラフのエンべディングの概要
"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"で述べているグ...