python Block K-FACの概要とアルゴリズム及び実装例について
Block K-FACの概要
Block K-FAC（Block Kronecker-factored Approximate Curvature）は、深層学習モデルの最適化において使用される一種のカーブチャート...
数学:Mathematics
python python Metapath2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例
Metapath2Vecの概要
Metapath2Vecは、グラフデータ上でのノードの表現学習に使用される手法の1つであり、この手法は、ノードの系列データから、各ノードの密なベクトル表現を学習するものとなる。M...
python メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について
メタパスを定義して非同質グラフの異なるエッジタイプを扱う方法について
メタパスは、異種グラフ内の異なるエッジタイプやノードタイプ間のパターンを表現するためのグラフパターンであり、異種グラフにおいて、異なるエッジ...
アルゴリズム:Algorithms フランク・ウォルフ法の概要と適用事例及び実装例
フランク・ウォルフ法の概要
フランク・ウォルフ法(Frank-Wolfe method)は、1956年にマルグリート・フランクとフィリップ・ウォルフによって提案された、非線形最適化問題を解くための数値計算アルゴリズムとな...
python フィッシャー情報行列の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
フィッシャー情報行列の概要
フィッシャー情報行列（Fisher information matrix）は、統計学と情報理論の分野で使用される概念であり、確率分布に関する情報を提供する行列となる。この行列は、統計モデルのパ...
python グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習の概要と関連アルゴリズム及び実装例
グラフニューラルネットワーク用いた反実仮想学習の概要
グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた反実仮想学習（counterfactual learning）は、グラフ構造を持つデータに対して「もし〜だった...
アルゴリズム:Algorithms フロベニウスノルムの概要とアルゴリズム及び実装例
フロベニウスノルムの概要
フロベニウスノルムは、行列のノルムの一種であり、行列の要素の2乗和の平方根として定義されるものとなる。これは、行列 \( A \) のフロベニウスノルム \( ||A||_F \...
python Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）行列の概要と関連するアルゴリズム及び実装例について
Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）行列の概要
Kronecker-factored Approximate Curvature（K-FAC）は、機械学習の最適化...
アルゴリズム:Algorithms 有向非巡回グラフの適用事例と実装例およびブロックチェーン技術について
イントロダクション
有向非巡回グラフ(Directed Acyclic Graph, DAG)は、様々なタスクの自動管理、あるいはコンパイラ等の処理など様々な場面で登場するグラフデータアルゴリズムとなる。今回は、...
python トレースノルムの概要と関連アルゴリズム及び実装例について
トレースノルムの概要
トレースノルム（または核ノルム）は、行列のノルムの一種であり、行列の特異値の和として定義されるものとなる。これは特に、行列の低ランク近似や行列の最小化問題において重要な役割を果たして...