機械学習:Machine Learning

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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)の概要と適用事例および実装例について

  DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)について DBSCANは、データマイニングや機械学習における人気のあるクラス...
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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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物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNs)の概要とアルゴリズム及び実装例

物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNs)の概要 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINNs)は、データ駆動型の機械学習アプローチと物理モデリングを組み合わせた手法であり、ニューラルネッ...
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有限体積法の概要と関連アルゴリズム及び実装例

有限体積法の概要 有限体積法(Finite Volume Method、FVM)は、偏微分方程式を解くための数値解法の一つであり、物理的な領域を有限個のセルに分割し、各セル内で方程式を平均化して離散化すること...
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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...
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有限要素法の概要とアルゴリズム及び実装例

有限要素法の概要 有限要素法(Finite Element Method、FEM)は、物体や構造物の振る舞いや応力解析を数値的に解析するための手法であり、複雑な構造や物体に対する力や荷重の影響を詳細にモデル化...
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...
機械学習:Machine Learning

Relative Positional Encodingの概要とアルゴリズム及び実装例

Relative Positional Encodingについて Relative Positional Encoding(RPE)は、トランスフォーマー・アーキテクチャを使用するニューラルネットワークモデルにおいて...
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