グラフ理論

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トレースノルムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について

トレースノルムの概要 トレースノルム(または核ノルム)は、行列のノルムの一種であり、行列の特異値の和として定義されるものとなる。これは特に、行列の低ランク近似や行列の最小化問題において重要な役割を果たして...
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Girvan-Newmanアルゴリズムの概要と実装例について

Girvan-Newmanアルゴリズムの概要 Girvan-Newmanアルゴリズムは、グラフ理論においてネットワークのコミュニティ構造を検出するためのアルゴリズムであり、このアルゴリズムは、エッジの媒介中心性...
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DynamicTriadの概要とアルゴリズム及び実装例

DynamicTriadの概要 DynamicTriad(ダイナミックトライアド)は、人々や組織、その他の要素間の関係を調査し、そのネットワーク構造や特性を理解するための手法である社会ネットワーク分析(SNA)...
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Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要と関連アルゴリズム及び実装例について

Weisfeiler-Lehman Algorithmの概要 Weisfeiler-Lehman Algorithm(W-Lアルゴリズム)は、グラフ同型性テストのためのアルゴリズムであり、主に、与えられた2つの...
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物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要と関連アルゴリズム及び実装例

物理シミュレーションに用いられるInteraction Networksの概要 Interaction Networks(INs)は、物理シミュレーションや他の科学的応用に使用される、グラフ構造を持つデータ間の...
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Graph Network-based Simulatorsの概要とアルゴリズム及び実装例

Graph Network-based Simulatorsの概要 Graph Network-based Simulators(GNS)は、グラフネットワークを用いて物理システムの動的挙動を予測する物理シミュ...
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物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要とアルゴリズム及び実装例

物理シミュレーションに用いられるGraphNetworksの概要 物理シミュレーションにおけるGraph Networksの応用は、複雑な物理システムを効率的かつ高精度にモデル化するための強力な手法となる。以下...
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MeshGraphNetsの概要とアルゴリズム及び実装例

MeshGraphNetsの概要 MeshGraphNetsは、物理シミュレーションに特化したグラフニューラルネットワーク(GNN)の一種で、特にメッシュベースの表現を用いたシミュレーションに優れてたもので、M...
アルゴリズム:Algorithms

重複のあるグループ正則化の概要と実装例について

概要 重複のあるグループ正則化(Overlapping Group Lasso)は、機械学習や統計モデリングにおいて、特徴選択やモデルの係数の推定に使用される正則化手法の一種であり、通常のグループ正則化と...
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...
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