GraphRNNの概要とアルゴリズム及び実装例
GraphRNNの概要
GraphRNNは、グラフ生成に特化したディープラーニングモデルで、特にグラフの構造を学習して新しいグラフを生成する能力に優れたものとなる。このモデルは、ノードとエッジのシーケンスを予測...
アルゴリズム:Algorithms
文のセグメンテーション化による長文のNLP処理について
文のセグメンテーション化による長文のNLP処理について
長文のNLP（自然言語処理）処理において、文のセグメンテーション（文の分割）は重要なステップであり、長文を文に分割することにより、テキストの理解や解析が容易...
BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC、BDe等のスコアベースの構造学習について
BIC（ベイズ情報規準）やBDe（ベイジアン情報規準）などのスコアベースの構造学習手法は、統計モデルの複雑性とデータの適合度を組み合わせてモデルの良さを評価し、最...
勾配消失問題（vanishing gradient problem）とその対応について
勾配消失問題（vanishing gradient problem）について
勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）は、主に深層ニューラルネットワークにおいて発生する問題の一つであり、ネット...
Hard Negative Miningの概要とアルゴリズム及び実装例について
Hard Negative Miningの概要
Hard Negative Mining（ハードネガティブマイニング）は、機械学習の分野の特に異常検知や物体検出などのタスクにおいて、難しい（学習が進まない）ネガティブサンプ...
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...
プルーニングやクオンティゼーションなどによるモデルの軽量化について
プルーニングやクオンティゼーションなどによるモデルの軽量化について
モデルの軽量化は、深層学習モデルをより小さい、高速、エネルギー効率の高いモデルに変換するための重要な手法であり、モデルの軽量化にはさまざまなアプローチが...
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、...
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...
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...