python GNNを用いた推薦技術の概要と関連アルゴリズムおよび実装例
GNNを用いた推薦技術の概要
グラフは、グラフ構造データのモデリングと表現における柔軟性と有効性により、広く適用できる表現力豊かで強力なデータ構造であり、生物学、金融、交通、ソーシャル ネットワークなど、さまざ...
グラフ理論
python python UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について
UMAPは、高次元データの非線形次元削減手法であり、データの構造を保持しながら低次元に埋め込むことを目的とし...
python GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要
GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要
Graph Neural Networks (GNN) を用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの...
python LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE（Locally Linear Embedding）は、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、データが局所的に線形...
python GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
目的:
GNN(Graph Neural Networks)を用いた新しい材料の設計や特性予測を行うサービスは、...
python t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)について
t-SNEは、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、t-SNEは主にデータの可...
python GNNを用いた製品の特性や機能をモデル化し、市場の反応や需要の変動を予測するサービスの概要
概要
Graph Neural Networks (GNN)を用いた製品特性・機能のモデル化と市場の反応・需要変動予測に関するサービスは、以下のような概要となる。
サービス概要:
1. 目的: 製品の...
python グラフニューラルネットワークを用いたアーバンインテリジェンス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を用いたアーバンインテリジェンスの概要
アーバンインテリジェンスは、都市や都市環境におけるデータを収集し、解析して都市の運営やサービスの改善に役立てる技術・概念で、グラフニューラルネ...
python グラフニューラルネットワークを用いた建築構造設計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を用いた建築構造設計の概要
グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた建築構造設計は、建築物の構造を自動的に生成し、評価するための手法となる。以下にその概要について述べる。
...
python グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーション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を用いた分子シミュレーションの概要
グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションは、従来の手法に比べて高い精度や効率性を示すことが期待されたアプローチであり、特に、分子の...