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）...
時系列データ解析
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...
ランダムウォークの概要とアルゴリズム及び実装例
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...
IsoRankの概要とアルゴリズム及び実装例について
IsoRankについて
IsoRank（Isomorphism Ranking）は、異なるネットワーク間での対応付け（アライメント）を行うためのアルゴリズムの一つであり、ネットワーク同型性（グラフ同型性）を利用...
HubAlignの概要とアルゴリズム及び実装例について
HubAlignについて
HubAlign（Hub-based Network Alignment）は、異なるネットワーク間での対応付け（アライメント）を行うためのアルゴリズムであり、異なるネットワーク間で共通...
GRAALの概要とアルゴリズム及び実装例について
GRAALについて
GRAAL（Graph Algorithm for Alignment of Networks）は、生物学的ネットワークやソーシャルネットワークなど、異なるネットワークデータ間で対応付け（ア...
TIME-SI (Time-aware Structural Identity)の概要とアルゴリズム及び実装について
TIME-SI (Time-aware Structural Identity)について
TIME-SI（Time-aware Structural Identity）は、時間に関連する情報を考慮に入れてネット...
MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)の概要とアルゴリズム及び実装例について
MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)について
MAGNAは、生物学的ネットワークにおいて、異なる種類のノード（たとえば、タンパク質や遺伝...
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）について
Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）は、動的なグラフデータに対処するために設計されたグラ...
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析
時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析は、グラフデータ内の時間的なパターン、トレンド、予測を理解するために使用される。...