深層学習:Deep Learning

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...

  ChebNetの概要 ChebNet（Chebyshev ネットワーク）は、Defferradにより"Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Local...

機械学習におけるメッセージパッシング 機械学習におけるメッセージパッシングは、グラフ構造を持つデータや問題に対する効果的なアプローチで、特に、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network...

ランダムウォークの概要 ランダムウォーク（Random Walk）は、グラフ理論や確率論で用いられる基本的な概念で、グラフ上のランダムな移動パターンを表現し、グラフ内の構造や特性を理解するのに役立つ手法となる。ラ...

  グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）について グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional N...