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...
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...
ランダムウォークの概要とアルゴリズム及び実装例
ランダムウォークの概要
ランダムウォーク（Random Walk）は、グラフ理論や確率論で用いられる基本的な概念で、グラフ上のランダムな移動パターンを表現し、グラフ内の構造や特性を理解するのに役立つ手法となる。ラ...
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
グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）について
グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional N...
グラフエンべディングの概要とアルゴリズム及び実装例
グラフエンべディングの概要
グラフ埋め込み（Graph Embedding）は、グラフ構造を低次元のベクトル空間にマッピングすることで、グラフのノードやエッジを密な数値ベクトルで表現して、機械学習アルゴリズムによ...
探索的ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
探索的ランキングの概要
探索的ランキング（Exploratory Ranking）は、情報検索や推薦システムなどの順位付けタスクにおいて、ユーザーが関心を持つ可能性の高いアイテムを特定するための手法となる。この手法は、ユー...
ReAct(Reasoning and Acting)の概要とその実装例について
ReAct(Reasoning and Acting)の概要
ReActは"プロンプトエンジニアリングの概要とその利用について"で述べているプロンプトエンジニアリングの手法の一つであり、"LangChainにおけるA...
Stable DiffusionとLoRAの活用
Stable Diffusionの概要
Stable Diffusionは、機械学習と生成モデルの分野で使われる手法の1つであり、画像や音声などの生成モデルとして知られる"Diffusion Models（拡散モデル...
ボルツマン分布とソフトマックスアルゴリズム及びバンディット問題
ボルツマン分布について
ボルツマン分布（Boltzmann distribution）は、統計力学や物理学において重要な確率分布の一つであり、この分布は、系の状態がどのようにエネルギーに分布するかを記述するものとな...
大規模言語モデルのファインチューニングとRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)
イントロダクション
大規模言語モデルのファインチューニングとは、事前に大規模なデータセットで訓練されたモデルに対して、追加の学習を行うもので、汎用性の高いモデルを特定のタスクやドメインに適用することを可能にし、精度や...