深層学習:Deep Learning

GANについて GAN（Generative Adversarial Network）は、生成的敵対的ネットワークと呼ばれる機械学習のアーキテクチャとなる。このモデルは、2014年にイアン・グッドフェローによって...

グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションの概要 グラフニューラルネットワークを用いた分子シミュレーションは、従来の手法に比べて高い精度や効率性を示すことが期待されたアプローチであり、特に、分子の...

Skipgramの概要 Skip-gramは、単語の意味をベクトル表現として捉え、類似性や意味の関連性を数値化することが可能な自然言語処理（NLP）の分野で広く使われる単語の分散表現（Word Embedding...

Generalized Advantage Estimation (GAE)の概要 Generalized Advantage Estimation (GAE)は、強化学習におけるポリシーの最適化に使われる手法の一...

グラフニューラルネットワークを用いた天気予報 グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた天気予報は、気象データの複雑な空間的および時間的関係を捉えるための新しいアプローチとなる。 従来の天気予報手法は...

変分オートエンコーダ (Variational Autoencoder, VAE)の概要 変分オートエンコーダ（Variational Autoencoder, VAE）は、生成モデルの一種であり、データの潜在表...

グラフニューラルネットワークを用いたマルチエージェントシステムの概要 グラフニューラルネットワーク（GNN）を使用したマルチエージェントシステムは、複数のエージェントがグラフ構造で相互作用し、エージェント間の関係...

R-GCNの概要 R-GCN（Relational Graph Convolutional Network）は、グラフデータ上で畳み込み演算を行うニューラルネットワークの一種となる。通常のグラフ畳み込み演算では...

HIN2Vec-PCAの概要 HIN2Vec-PCAは、異種情報ネットワーク（HIN）から特徴を抽出するために、HIN2Vecと主成分分析（PCA）を組み合わせた手法となる。この方法の概要は、以下のように整理で...