アルゴリズム:Algorithms

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Block Term Decomposition(BTD)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Block Term Decomposition(BTD)の概要 Block Term Decomposition (BTD) は、テンソルデータ解析のための手法の1つとなる。テンソルデータは、2次元の行列に類似した多次...
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Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)の概要 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) は、連続状態空間と連続行動空間を持つ強化...
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Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要 "オートエンコーダー"で述べているようなオートエンコーダは、 入力されたデータを潜在空間における低次元ベクトルとして表現するものだ...
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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...
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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...
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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...
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“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...
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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...
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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...
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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...
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