深層学習:Deep Learning

AnoGANの概要 AnoGAN (Anomaly GAN) は、異常検知のために Generative Adversarial Network (GAN) を活用する手法であり、特に、医療画像や製造業の品質検査など...

3DCNNの概要 3DCNN（3次元畳み込みニューラルネットワーク：3D Convolutional Neural Network）は、主に時空間データや3次元の特徴を持つデータを処理するための深層学習モデルの一種であり...

Temporal Graph Neural Networkについて Temporal Graph Neural Networks（TGNN）は、時間情報を考慮したグラフ構造データを処理するためのディープラーニング...

時空間ディープラーニングの概要 時空間ディープラーニング（Spatiotemporal Deep Learning）は、空間的および時間的なパターンを同時に学習するための機械学習技術であり、空間的な情報（位置や構造）と時...

Edge-GNNについて Edge-GNN (Edge Graph Neural Network) は、グラフ構造におけるエッジ（辺）に焦点を当てたニューラルネットワークアーキテクチャで、エッジの特徴や重みを活用...

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...

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...

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...