時系列データ解析

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...
アルゴリズム:Algorithms

DeepWalkの概要とアルゴリズム及び実装例について

  DeepWalkについて DeepWalkは、Perozziらにより"DeepWalk: Online Learning of Social Representations"で報告されたグラフデータ解析のため...
アルゴリズム:Algorithms

GraphSAGEの概要とアルゴリズム及び実装例について

  GraphSAGEについて GraphSAGE(Graph Sample and Aggregated Embeddings)は、グラフデータからノードの埋め込み(ベクトル表現)を学習するためのグラフ埋め込み...
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GNNにおける敵対的攻撃モデルの概要とアルゴリズム及び実装例

敵対的攻撃モデルについて 敵対的攻撃(Adversarial Attack)は、機械学習モデルに対する攻撃手法の一つであり、特に画像やテキスト、音声などの入力データに対して広く用いられるものとなる。敵対的攻撃は...
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時空間グラフ畳み込みネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例

時空間グラフ畳み込みネットワークの概要 時空間グラフ畳み込みネットワーク(STGCN: Spatio-Temporal Graph Convolutional Network)は、時系列データがノードとエッジで...
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GNNにおけるエンコーダ/デコーダモデルの概要とアルゴリズム及び実装例

DNNにおけるエンコーダー/デコーダー エンコーダー/デコーダーモデルは、深層学習における重要なアーキテクチャの1つで、特に、機械翻訳や音声認識などの"Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)...
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動的グラフのエンべディングの概要とアルゴリズム及び実装例

動的グラフのエンべディングの概要 "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"で述べているグ...
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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...
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...
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