深層学習:Deep Learning

  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...

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...

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...

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...

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...

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...

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）...

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...

DCNN(Diffusion-Convolutional Neural Networks)の概要 DCNNは、画像やグラフなどのデータ構造に対する"CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について"でも述べている畳み...