グラフ理論

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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
アルゴリズム:Algorithms

グラフニューラルネットワーク

グラフニューラルネットワークの特徴と適用事例 "グラフデータ処理アルゴリズムと機械学習/人工知能タスクへの応用"でも述べているグラフデータとは、頂点(ノード)とそれらを結ぶ辺(エッジ)からなるデータ構造を指す。これ...
アルゴリズム:Algorithms

IsoRankの概要とアルゴリズム及び実装例について

IsoRankについて IsoRank(Isomorphism Ranking)は、異なるネットワーク間での対応付け(アライメント)を行うためのアルゴリズムの一つであり、ネットワーク同型性(グラフ同型性)を利用...
アルゴリズム:Algorithms

HubAlignの概要とアルゴリズム及び実装例について

HubAlignについて HubAlign(Hub-based Network Alignment)は、異なるネットワーク間での対応付け(アライメント)を行うためのアルゴリズムであり、異なるネットワーク間で共通...
アルゴリズム:Algorithms

GRAALの概要とアルゴリズム及び実装例について

GRAALについて GRAAL(Graph Algorithm for Alignment of Networks)は、生物学的ネットワークやソーシャルネットワークなど、異なるネットワークデータ間で対応付け(ア...
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グラフデータのDiffusion Modelsの概要とアルゴリズム及び実装例について

グラフデータのDiffusion Modelsの概要 グラフデータのDiffusion Modelsは、ネットワーク上で情報や影響がどのように広がるかをモデル化する手法であり、ソーシャルネットワークやネットワー...
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