グラフ理論

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VF2アルゴリズムの概要と実装例

VF2アルゴリズムの概要 VF2アルゴリズムは、グラフ同型性(Graph Isomorphism) および 部分グラフ同型性(Subgraph Isomorphism) を判定するための高速アルゴリズムの一つで...
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Nautyアルゴリズムの概要と実装例

Nautyアルゴリズムの概要 Nauty(No AUTomorphisms, Yes?)は、グラフ同型性(Graph Isomorphism)判定およびグラフのカノニカルラベリング(Canonical Labe...
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Edmonsのブロッサムアルゴリズムの概要とアルゴリズム及び実装例

Edmonsのブロッサムアルゴリズムの概要 Edmondsのブロッサムアルゴリズム(Edmonds’ Blossom Algorithm)は、一般グラフ(非二部グラフも含む)において最大マッチングを求めることを...
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ホップクロフト・カープ法 (Hopcroft–Karp Algorithm)の概要とアルゴリズム及び実装例

ホップクロフト・カープ法 (Hopcroft–Karp Algorithm)の概要 ホップクロフト・カープ法(Hopcroft–Karp Algorithm)は、二部グラフにおける最大マッチング(Maximum...
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疎密の非対称性に特化したネットワーク設計とGNN

疎密の非対称性に特化したネットワーク設計 「疎密の非対称性に特化したネットワーク設計」は、以下のような状況に非常に重要なアプローチとなる。 データの一部に豊富な事例(密な領域)があり、他の部分...
Symbolic Logic

エージェントに知的な振る舞いをさせるための考察

エージェントに知的な振る舞いをさせる方法について 今回は、"人工生命とエージェント技術"で述べているエージェントに知的な振る舞いをさせる方法について考察する。 1. 知的な振る舞いの設計: 知的な振る舞いを...
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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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