DynamicTriadの概要とアルゴリズム及び実装例
DynamicTriadの概要
DynamicTriad（ダイナミックトライアド）は、人々や組織、その他の要素間の関係を調査し、そのネットワーク構造や特性を理解するための手法である社会ネットワーク分析（SNA）...
機械学習:Machine Learning
IoU（Intersection over Union）の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
IoU（Intersection over Union）の概要
IoU（Intersection over Union）は、物体検出や領域提案などのコンピュータビジョンのタスクで使用される評価指標の一つで、予測された...
非負値行列因子分解（NMF）の概要とアルゴリズム及び実装例について
非負値行列因子分解（NMF）の概要
非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization、NMF）は、与えられた非負の行列を2つの非負の行列の積に分解する手法となる。具体的には、与えられ...
REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例について
REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient)の概要
REINFORCE（またはMonte Carlo Policy Gradient）は、強化学習の一種で、方策勾配法（Policy...
Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要
Weisfeiler-Lehman Algorithm(W-Lアルゴリズム)は、グラフ同型性テストのためのアルゴリズムであり、主に、与えられた2つの...
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)の概要と適用事例および実装例について
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)について
DBSCANは、データマイニングや機械学習における人気のあるクラス...
物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要と関連アルゴリズム及び実装例
物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要
Interaction Networks（INs）は、物理シミュレーションや他の科学的応用に使用される、グラフ構造を持つデータ間の...
Graph Network-based Simulatorsの概要とアルゴリズム及び実装例
Graph Network-based Simulatorsの概要
Graph Network-based Simulators（GNS）は、グラフネットワークを用いて物理システムの動的挙動を予測する物理シミュ...
物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要とアルゴリズム及び実装例
物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要
物理シミュレーションにおけるGraph Networksの応用は、複雑な物理システムを効率的かつ高精度にモデル化するための強力な手法となる。以下...
物理インフォームドニューラルネットワーク（PINNs）の概要とアルゴリズム及び実装例
物理インフォームドニューラルネットワーク（PINNs）の概要
物理インフォームドニューラルネットワーク（PINNs）は、データ駆動型の機械学習アプローチと物理モデリングを組み合わせた手法であり、ニューラルネッ...