グラフ理論

アルゴリズム:Algorithms

ST-GCN (Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks)の概要とアルゴリズム及び実装例について

ST-GCN (Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks)について ST-GCN(Spatio-Temporal Graph Convolutional Netw...
IOT技術:IOT Technology

GNNを用いたIOT技術の概要と関連アルゴリズムおよび実装例

GNNを用いたIOT技術の概要 IoT技術は、物理的なデバイスがインターネットを通じて接続され、データを交換し合うことを指し、IoTデバイスは、センサーやアクチュエータ、カメラなど、多岐にわたるデバイスから構成...
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HARPの概要とアルゴリズム及び実装例について

HARPの概要 HARP(Hierarchical Attention Relational Graph Convolutional Network for Poverty Prediction)は、貧困予測の...
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LPAの概要とアルゴリズム及び実装例

LPAの概要 LPA(Label Propagation Algorithm)は、グラフベースの半教師あり学習アルゴリズムの一種であり、このアルゴリズムは、グラフ上のラベル付きノードからラベルなしノードへのラベ...
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Metapath2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例

Metapath2Vecの概要 Metapath2Vecは、グラフデータ上でのノードの表現学習に使用される手法の1つであり、この手法は、ノードの系列データから、各ノードの密なベクトル表現を学習するものとなる。M...
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メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について

メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について メタパスは、異種グラフ内の異なるエッジタイプやノードタイプ間のパターンを表現するためのグラフパターンであり、異種グラフにおいて、異なるエッジ...
アルゴリズム:Algorithms

フランク・ウォルフ法の概要と適用事例及び実装例

フランク・ウォルフ法の概要 フランク・ウォルフ法(Frank-Wolfe method)は、1956年にマルグリート・フランクとフィリップ・ウォルフによって提案された、非線形最適化問題を解くための数値計算アルゴリズムとな...
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グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習の概要と関連アルゴリズム及び実装例

グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習の概要 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた反実仮想学習(counterfactual learning)は、グラフ構造を持つデータに対して「もし〜だった...
アルゴリズム:Algorithms

フロベニウスノルムの概要とアルゴリズム及び実装例

フロベニウスノルムの概要 フロベニウスノルムは、行列のノルムの一種であり、行列の要素の2乗和の平方根として定義されるものとなる。これは、行列 \( A \) のフロベニウスノルム \( ||A||_F \...
アルゴリズム:Algorithms

有向非巡回グラフの適用事例と実装例およびブロックチェーン技術について

イントロダクション 有向非巡回グラフ(Directed Acyclic Graph, DAG)は、様々なタスクの自動管理、あるいはコンパイラ等の処理など様々な場面で登場するグラフデータアルゴリズムとなる。今回は、...
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