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...
数学:Mathematics
アルゴリズム:Algorithms 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}...
python 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...
python 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...
python 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。...
python ソフトマックス関数の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
ソフトマックス関数の概要
ソフトマックス関数（Softmax function）は、実数のベクトルを確率分布に変換するために使用される関数であり、通常、機械学習の分類問題において、モデルの出力を確率として解釈する...
python IsoRankNの概要とアルゴリズム及び実装例について
IsoRankNの概要
IsoRankNは、ネットワークアラインメント（Network Alignment）のためのアルゴリズムの一つで、ネットワークアラインメントは、異なるネットワーク間の対応する頂点のマッピ...
python ディリクレ分布の概要と関連アルゴリズム及び実装例について
ディリクレ分布の概要
ディリクレ分布（Dirichlet distribution）は、多変量確率分布の一種であり、主に確率変数の確率分布をモデリングするために使用されるものとなる。ディリクレ分布は、K個の非負実...