プログラミング言語:Programming Language

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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...
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pytorchの概要と環境設定及び実装例

Pytorchについて PyTorchは、Facebookが開発しオープンソースで提供されている深層学習のライブラリであり、柔軟性、動的計算グラフ、GPU加速などの特徴を持ち、様々な機械学習タスクを実装を可能と...
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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...
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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...
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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...
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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)...
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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...
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DCNN(Diffusion-Convolutional Neural Networks)の概要とアルゴリズム及び実装系について

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...
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ChebNetの概要とアルゴリズム及び実装例について

  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...
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機械学習におけるメッセージパッシングの概要とアルゴリズム及び実装例

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...
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