python Skip-thought vectorsの概要とアルゴリズム及び実装例について
Skip-thought vectorsの概要
Skip-thought vectors（Skip-thought ベクトル）は、文の意味表現を生成するニューラルネットワークモデルで、文脈を考慮した文の埋め込み（...
機械学習:Machine Learning
python python Block Term Decomposition(BTD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Block Term Decomposition(BTD)の概要
Block Term Decomposition (BTD) は、テンソルデータ解析のための手法の1つとなる。テンソルデータは、2次元の行列に類似した多次...
python Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)の概要
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) は、連続状態空間と連続行動空間を持つ強化...
python Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要
"オートエンコーダー"で述べているようなオートエンコーダは、 入力されたデータを潜在空間における低次元ベクトルとして表現するものだ...
python RetinaNetの概要とアルゴリズム及び実装例について
RetinaNetの概要
RetinaNetは、物体検出タスクにおいて優れた性能を発揮するディープラーニングベースのアーキテクチャで、物体の境界ボックスの位置を予測すると同時に、各物体クラスに属する確率を推定するもの...
python InferSentの概要とアルゴリズム及び実装例について
InferSentの概要
InferSent（インファーセント）は、自然言語処理（NLP）のタスクにおいて、文の意味表現を学習するための手法であり、文の埋め込み（ベクトル表現）を学習し、そのベクトルを用いて文の類...
python Alternating Least Squares for Non-Negative Matrix Factorization (ALS-NMF)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Alternating Least Squares for Non-Negative Matrix Factorization (ALS-NMF)の概要
Alternating Least Squares for Non...
アルゴリズム:Algorithms “Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications”の概要
Introduction
Springerから2022年に出版された"Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications"の概要について...
python Structural Deep Network Embedding(SDNE)の概要とアルゴリズム及び実装例
Structural Deep Network Embedding(SDNE)の概要
Structural Deep Network Embedding(SDNE)は、オートエンコーダをグラフに拡張したグラフ...
python GraREPの概要とアルゴリズム及び実装例
GraREPの概要
GraREP（Graph Random Neural Networks for Representation Learning）は、グラフ表現学習のための新しい深層学習モデルとなる。グラフ表現...