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...
数学:Mathematics
“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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...