電力貯蔵技術とスマートグリッドとGNN
イントロダクション
"核融合とAI技術"でも述べている核融合技術は、次世代の発電技術として精力的に研究が行われている分野だが、一方で"世界初の「電気運搬船」開発 地方で余る再生可能エネ、都会へ"、"原子力発電の電気を...
機械学習:Machine Learning
ストリーミングデータのための推薦システム
ストリーミングデータのための推薦システム
"Netflixにおける推薦システム"で述べたMatrix Factorizationは、ストリーミングデータを扱う場合にも有用な手法となる。通常、Matrix Factor...
KBGAT（Knowledge-based GAT）の概要と実装例
KBGAT（Knowledge-based GAT）について
KBGAT（Knowledge-based Graph Attention Network）は、知識グラフ（Knowledge Graph）を扱うため...
Beam Searchの概要とアルゴリズム及び実装例について
Beam Searchの概要
Beam Search（ビームサーチ）は、主に組み合わせ最適化問題や意味のある解を見つける問題に適用される探索アルゴリズムとなる。Beam Searchは、広い探索空間を効率的に探索するための...
確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)について
確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）は、機械学習や深層学習などで広く使用される最適化...
ヒルベルトワンド変換の概要とアルゴリズム及び実装例について
ヒルベルトワンド変換について
ヒルベルト変換（Hilbert transform）は、信号処理や数学の分野で広く使用される操作であり、信号のアナリティシティ（解析的性質）を導入するために利用されている手法となる。ヒルベル...
量子ニューラルネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例
量子ニューラルネットワーク
量子ニューラルネットワーク（Quantum Neural Network, QNN）は、"量子コンピューターが人工知能を加速する"で述べている量子コンピュータの能力を活用してニューラルネット...
知識グラフを用いた推薦システム
知識グラフを用いた推薦システム
知識グラフは、エンティティ（人、物、概念など）間の関係を表現するグラフであり、複数の関連性を持つエンティティを表すことが可能なデータ形式であり、知識グラフを使った推薦は、ユーザーの好み...
Deep Graph Generative Model（DGMG）の概要とアルゴリズム及び実装例
Deep Graph Generative Models（DGMG）の概要
Deep Graph Generative Models（DGMG）は、グラフ生成タスクに特化したディープラーニングモデルの一種で、特...
制約ベースの構造学習の概要とアルゴリズム及び実装例について
制約ベースの構造学習について
制約ベースの構造学習は、グラフィカルモデル（ベイジアンネットワークやマルコフランダムフィールドなど）において、特定の構造制約を導入してモデルの学習を行う手法であり、これにより、事前の...