GraphSAGEの概要とアルゴリズム及び実装例について
GraphSAGEについて
GraphSAGE（Graph Sample and Aggregated Embeddings）は、グラフデータからノードの埋め込み（ベクトル表現）を学習するためのグラフ埋め込み...
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...
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...
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...
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...
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）...
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...
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...
PATCHY-SANの概要とアルゴリズム及び実装例について
PATCHY-SAN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"や、"ChebNet...
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...