数学:Mathematics

アルゴリズム:Algorithms

PARAFAC2 (Parallel Factor 2) 分解の概要とアルゴリズム及び実装例

PARAFAC2 (Parallel Factor 2) 分解の概要 PARAFAC2(Parallel Factor 2)分解は、テンソルの分解手法の一つであり、"モード型(Mode-based)テンソル分解の概要とア...
アルゴリズム:Algorithms

TIME-SI (Time-aware Structural Identity)の概要とアルゴリズム及び実装について

TIME-SI (Time-aware Structural Identity)について TIME-SI(Time-aware Structural Identity)は、時間に関連する情報を考慮に入れてネット...
アルゴリズム:Algorithms

モード型(Mode-based)テンソル分解の概要とアルゴリズム及び実装例

モード型(Mode-based)テンソル分解の概要 モード型(Mode-based)テンソル分解は、多次元データであるテンソルを低ランクのテンソルの積に分解する手法で、これは特にテンソルを分解してデータセット内の潜在的な...
アルゴリズム:Algorithms

MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)の概要とアルゴリズム及び実装例について

MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)について MAGNAは、生物学的ネットワークにおいて、異なる種類のノード(たとえば、タンパク質や遺伝...
アルゴリズム:Algorithms

Tucker分解の概要とアルゴリズム及び実装例

Tucker分解の概要 Tucker分解は、多次元データの分解手法であり、テンソル分解の一種となる。Tucker分解は、テンソルを複数の低ランクなテンソルの積として近似している。通常、テンソル \( \mathbf{X}...
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Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Non-Negative Tensor Factorization (NTF)の概要 Non-Negative Tensor Factorization(非負テンソル分解、NTF)は、多次元データの表現を求めるための手法...
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Dynamic Graph Neural Networks(D-GNN)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Dynamic Graph Neural Networks(D-GNN)について Dynamic Graph Neural Networks(D-GNN)は、動的なグラフデータに対処するために設計されたグラ...
アルゴリズム:Algorithms

CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要とアルゴリズム及び実装例

CP (CANDECOMP/PARAFAC) 分解の概要 CP分解(CANDECOMP/PARAFAC)は、テンソル分解の一種で、多次元データの分解手法の一つとなる。CP分解は、テンソルを複数のランク1テンソルの和として...
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方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について

方策勾配法について 方策勾配法(Policy Gradient Methods)は、強化学習の一種で、特に方策(ポリシー)の最適化に焦点を当てる手法となる。方策は、エージェントが状態に対してどのような行動を選択すべ...
アルゴリズム:Algorithms

時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析は、グラフデータ内の時間的なパターン、トレンド、予測を理解するために使用される。...
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