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
アルゴリズム:Algorithms 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...
python pytorchの概要と環境設定及び実装例
Pytorchについて
PyTorchは、Facebookが開発しオープンソースで提供されている深層学習のライブラリであり、柔軟性、動的計算グラフ、GPU加速などの特徴を持ち、様々な機械学習タスクを実装を可能と...
python GNNにおける敵対的攻撃モデルの概要とアルゴリズム及び実装例
敵対的攻撃モデルについて
敵対的攻撃(Adversarial Attack)は、機械学習モデルに対する攻撃手法の一つであり、特に画像やテキスト、音声などの入力データに対して広く用いられるものとなる。敵対的攻撃は...
python GNNにおける説明可能性の概要とアルゴリズム及び実装例
GNNにおける説明可能性の概要
GNN(Graph Neural Networks)は、グラフ構造データを扱うためのニューラルネットワークであり、ノードとエッジ(頂点と辺)の情報を利用して、グラフデータ内のパタ...
python 時空間グラフ畳み込みネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例
時空間グラフ畳み込みネットワークの概要
時空間グラフ畳み込みネットワーク(STGCN: Spatio-Temporal Graph Convolutional Network)は、時系列データがノードとエッジで...
python GNNにおけるエンコーダ／デコーダモデルの概要とアルゴリズム及び実装例
DNNにおけるエンコーダー/デコーダー
エンコーダー/デコーダーモデルは、深層学習における重要なアーキテクチャの1つで、特に、機械翻訳や音声認識などの"Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）...
python 動的グラフのエンべディングの概要とアルゴリズム及び実装例
動的グラフのエンべディングの概要
"グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているグ...