アルゴリズム:Algorithms 脱構築とグラフニューラルネットワーク
哲学の歴史と人工知能技術におけるパターン認織
現代思想入門の序章では、
「人間は歴史的に、社会および自分自身を秩序化し、ノイズを排除して、純粋で正しいものを目指していくという道を歩んできました...
グラフ理論
アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms GraphWaveの概要とアルゴリズム及び実装例について
GraphWaveについて
GraphWaveは、グラフデータの埋め込みを学習するための手法の一つであり、グラフデータ埋め込みは、ノードやエッジの特徴を低次元のベクトルに変換する技術で、グラフデータを機械学習ア...
アルゴリズム:Algorithms Graph Isomorphism Network (GIN)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Graph Isomorphism Network (GIN)の概要
高性能なグラフニューラルネットワークは、その構造をデザインする際に経験的な直感やヒューリスティック、 実験的な試行錯誤に頼っているものも多い。...
アルゴリズム:Algorithms VERSEの概要とアルゴリズム及び実装例について
VERSEについて
VERSE（Vector Space Representations of Graphs）は、グラフデータの埋め込みを学習するための手法の一つであり、グラフデータを低次元のベクトル空間に埋...
python GAT (Graph Attention Network)の概要とアルゴリズム及び実装例について
GAT (Graph Attention Network)の概要
"深層学習におけるattentionについて"でも述べている深層学習におけるattention(注意機構)は、 画像や自然言語の特定の部分に注意を...
python Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要
"オートエンコーダー"で述べているようなオートエンコーダは、 入力されたデータを潜在空間における低次元ベクトルとして表現するものだ...
アルゴリズム:Algorithms “Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications”の概要
Introduction
Springerから2022年に出版された"Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications"の概要について...
python Structural Deep Network Embedding(SDNE)の概要とアルゴリズム及び実装例
Structural Deep Network Embedding(SDNE)の概要
Structural Deep Network Embedding(SDNE)は、オートエンコーダをグラフに拡張したグラフ...
python GraREPの概要とアルゴリズム及び実装例
GraREPの概要
GraREP（Graph Random Neural Networks for Representation Learning）は、グラフ表現学習のための新しい深層学習モデルとなる。グラフ表現...
アルゴリズム:Algorithms LINE（Large-scale Information Network Embedding）の概要とアルゴリズム及び実装例について
LINE（Large-scale Information Network Embedding）について
LINE（Large-scale Information Network Embedding）は、グラフ...