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...
アルゴリズム:Algorithms
python 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...
アルゴリズム:Algorithms Node2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例について
Node2Vecについて
Node2VecはGroverらによって"node2vec: Scalable Feature Learning for Networks"で報告された、グラフデータのノードを効果的...
アルゴリズム:Algorithms LINE（Large-scale Information Network Embedding）の概要とアルゴリズム及び実装例について
LINE（Large-scale Information Network Embedding）について
LINE（Large-scale Information Network Embedding）は、グラフ...
アルゴリズム:Algorithms DeepWalkの概要とアルゴリズム及び実装例について
DeepWalkについて
DeepWalkは、Perozziらにより"DeepWalk: Online Learning of Social Representations"で報告されたグラフデータ解析のため...
アルゴリズム:Algorithms GraphSAGEの概要とアルゴリズム及び実装例について
GraphSAGEについて
GraphSAGE（Graph Sample and Aggregated Embeddings）は、グラフデータからノードの埋め込み（ベクトル表現）を学習するためのグラフ埋め込み...