トラストリージョン法について
トラストリージョン法について
トラストリージョン法（Trust Region Method）は、非線形最適化問題を解決するための最適化アルゴリズムの一つであり、このアルゴリズムは、目的関数の最小化（または最大化）において...
数学:Mathematics
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE（Locally Linear Embedding）は、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、データが局所的に線形...
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
目的:
GNN(Graph Neural Networks)を用いた新しい材料の設計や特性予測を行うサービスは、...
Quantization-Aware Trainingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Quantization-Aware Trainingの概要
Quantization-Aware Training（QAT）は、ニューラルネットワークを効果的に量子化（Quantization）するための訓練手法の一つ...
修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法について
修正されたニュートン法（Modified Newton Method）は、通常のニュートン-ラフソン法を改良して、いくつかの課題に対処するために開発されたアルゴリズムで、修正されたニュート...
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNEは、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、t-SNEは主にデータの可...
GNNを用いた製品の特性や機能をモデル化し、市場の反応や需要の変動を予測するサービスの概要
概要
Graph Neural Networks (GNN)を用いた製品特性・機能のモデル化と市場の反応・需要変動予測に関するサービスは、以下のような概要となる。
サービス概要:
1. 目的: 製品の...
グラフニューラルネットワークを用いたアーバンインテリジェンスの概要と関連アルゴリズム及び実装例
グラフニューラルネットワークを用いたアーバンインテリジェンスの概要
アーバンインテリジェンスは、都市や都市環境におけるデータを収集し、解析して都市の運営やサービスの改善に役立てる技術・概念で、グラフニューラルネ...
グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計の概要と関連アルゴリズム及び実装例
グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計の概要
グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた建築構造設計は、建築物の構造を自動的に生成し、評価するための手法となる。以下にその概要について述べる。
...
グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションの概要と関連アルゴリズム及び実装例
グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションの概要
グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションは、従来の手法に比べて高い精度や効率性を示すことが期待されたアプローチであり、特に、分子の...