グラフ理論

DCNN(Diffusion-Convolutional Neural Networks)の概要 DCNNは、画像やグラフなどのデータ構造に対する"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み...

  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 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...

ランダムウォークの概要 ランダムウォーク（Random Walk）は、グラフ理論や確率論で用いられる基本的な概念で、グラフ上のランダムな移動パターンを表現し、グラフ内の構造や特性を理解するのに役立つ手法となる。ラ...

  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...

グラフエンべディングの概要 グラフ埋め込み（Graph Embedding）は、グラフ構造を低次元のベクトル空間にマッピングすることで、グラフのノードやエッジを密な数値ベクトルで表現して、機械学習アルゴリズムによ...