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Metapath2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例

Metapath2Vecの概要 Metapath2Vecは、グラフデータ上でのノードの表現学習に使用される手法の1つであり、この手法は、ノードの系列データから、各ノードの密なベクトル表現を学習するものとなる。M...
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アトミックノルムの概要と適用事例と実装例

アトミックノルムの概要 アトミックノルム(Atomic norm)は、最適化や信号処理などの分野で使用されるノルムの一種であり、一般的に、アトミックノルムはベクトルや行列の構造的な特性を反映するために設計...
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Stacked RNNについて

Stacked RNNについて Stacked RNN(スタックされた再帰型ニューラルネットワーク)は、"RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の一種で...
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フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要とアルゴリズム及び実装例について

フィッシャー計算法を用いた分類問題の概要 フィッシャー計算法(Fisher's Linear Discriminant)は、2つのクラスを区別するための線形な識別モデルを構築するための手法で、クラス間の分散を最大化し、ク...
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TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要とアルゴリズム及び実装例

TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)の概要 TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradien...
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メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について

メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について メタパスは、異種グラフ内の異なるエッジタイプやノードタイプ間のパターンを表現するためのグラフパターンであり、異種グラフにおいて、異なるエッジ...
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Deep RNNについて

Deep RNNについて Deep RNN(Deep Recurrent Neural Network)は、再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の一種で、複数のRNN層を積み重ねたモデルとなる。Deep RNN...
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フィッシャー情報行列の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

フィッシャー情報行列の概要 フィッシャー情報行列(Fisher information matrix)は、統計学と情報理論の分野で使用される概念であり、確率分布に関する情報を提供する行列となる。この行列は、統計モデルのパ...
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Double Q-Learningの概要とアルゴリズム及び実装例について

Double Q-Learningの概要 Double Q-Learning(ダブルQ-ラーニング)は、"Q-学習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Q-Learningの一種であり、強化学習のアル...
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グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習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用いた反実仮想学習の概要 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた反実仮想学習(counterfactual learning)は、グラフ構造を持つデータに対して「もし〜だった...
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