python GNNを用いた推薦技術の概要と関連アルゴリズムおよび実装例
GNNを用いた推薦技術の概要
グラフは、グラフ構造データのモデリングと表現における柔軟性と有効性により、広く適用できる表現力豊かで強力なデータ構造であり、生物学、金融、交通、ソーシャル ネットワークなど、さまざ...
python
python python ベイジアンネットワークのサンプリングについて
ベイジアンネットワークのサンプリング（Sampling）について
ベイジアンネットワークのサンプリングは、事後分布からのランダムサンプル生成を通じて、未知の変数やパラメータの確率的な挙動をモデル化するもので、...
python ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）について
ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）について
ニュートン-ラフソン法（Newton-Raphson Method）は、非線形方程式の数値解法や関数の根を求めるための反復法の一つであり、この...
python UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)について
UMAPは、高次元データの非線形次元削減手法であり、データの構造を保持しながら低次元に埋め込むことを目的とし...
python GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要
GNNを用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの設計や操作の最適化を行うサービスの概要
Graph Neural Networks (GNN) を用いた製造プロセスの各段階をモデル化し、生産ラインの...
python Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）の概要とアルゴリズム及び実装例について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）について
Stochastic Gradient Hamiltonian Monte Carlo（SGHMC）は、ハミル...
python トラストリージョン法について
トラストリージョン法について
トラストリージョン法（Trust Region Method）は、非線形最適化問題を解決するための最適化アルゴリズムの一つであり、このアルゴリズムは、目的関数の最小化（または最大化）において...
python LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE (Locally Linear Embedding)について
LLE（Locally Linear Embedding）は、高次元データを低次元に埋め込む非線形次元削減アルゴリズムの一つであり、データが局所的に線形...
python GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
GNNを用いた材料の特性や構造をモデル化し、新しい材料の設計や特性予測を行うサービスの概要
目的:
GNN(Graph Neural Networks)を用いた新しい材料の設計や特性予測を行うサービスは、...
python Quantization-Aware Trainingの概要とアルゴリズム及び実装例について
Quantization-Aware Trainingの概要
Quantization-Aware Training（QAT）は、ニューラルネットワークを効果的に量子化（Quantization）するための訓練手法の一つ...