グラフ理論

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疎密なデータでの機械学習とMoE(Mixture of Experts)

疎密なデータでの機械学習 疎な領域(データが少ない)と密な領域(データが多い)が混在するデータ集合に対して深層学習を行うと、以下のような現象や問題が起こりやすくなる。 1. バイアスが生じる(学習...
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情報統合理論とその応用

  情報統合理論 情報統合理論(Information Integration Theory, IIT)は、心理学者のノーマン・H・アンダーソン(Norman H. Anderson)によって提唱された理論で、...
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ダイナミックベイジアンネットワーク(DBN)の概要とアルゴリズム及び実装例について

ダイナミックベイジアンネットワーク(Dynamic Bayesian Network、DBN) ダイナミックベイジアンネットワーク(Dynamic Bayesian Network、DBN)は、ベイジアンネッ...
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グラフ比較のコスト法やハンガリアン法について

グラフ比較のコスト法やハンガリアン法について グラフ比較は、データ構造間の類似性や差異を分析し、ネットワーク解析やバイオインフォマティクス、化学構造の分析、機械学習などで活用される手法となる。これにより、構造や...
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多次元尺度構成法(MDS, Multidimensional Scaling)について

多次元尺度構成法(MDS, Multidimensional Scaling)について 多次元尺度構成法(MDS)は、多変量データを可視化するための統計的手法の一つであり、データ間の距離または類似性を保持しながら、データポ...
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半導体技術とGNN

半導体技術とGNN "半導体の設計プロセスへのAIの適用およびAIアプリケーション用半導体チップについて"で述べているように、現在のAI技術は半導体技術により支えられている。それらはNVIDIAに代表される深層...
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オセロゲームの解法アルゴリズムとGNN

オセロゲームについて オセロゲーム(Othello)は、2人で対戦するボードゲームで、白と黒のディスクを使ってプレイし、プレイヤーは自分の色のディスクを配置し、相手のディスクを挟んで裏返すことで自分の色に変えるのが...
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数理論理学とGNN

数理論理学の概要 数理論理学は、数学的な方法や技法を用いて論理学を研究する学問分野となる。"論理学をつくる 第1部論理学をはじめる 読書メモ"等でも述べている論理学は推論や論証の原理、真理や偽りの概念などを研究...
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Temporal Graph Neural Networkの概要と実装例

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...
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Edge-GNNの概要と実装例

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...
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