アルゴリズム:Algorithms Graph Isomorphism Network (GIN)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Graph Isomorphism Network (GIN)の概要
高性能なグラフニューラルネットワークは、その構造をデザインする際に経験的な直感やヒューリスティック、 実験的な試行錯誤に頼っているものも多い。...
数学:Mathematics
アルゴリズム:Algorithms python クロスエントロピーの概要と関連アルゴリズム及び実装例
クロスエントロピーの概要
クロスエントロピー（Cross Entropy）は、情報理論や機械学習などの分野でよく使われる概念です、特に、分類問題において、モデルの予測と実際のデータとの間の差異を定量化するために使われるも...
アルゴリズム:Algorithms VERSEの概要とアルゴリズム及び実装例について
VERSEについて
VERSE（Vector Space Representations of Graphs）は、グラフデータの埋め込みを学習するための手法の一つであり、グラフデータを低次元のベクトル空間に埋...
python テンソル分解のランダムアルゴリズムの概要と実装例について
テンソル分解のランダムアルゴリズムについて
テンソル分解のランダムアルゴリズムは、大きなテンソルをより小さなテンソルの積に分解する方法で、テンソルは多次元配列であり、テンソル分解はそのテンソルを複数のランク1テンソル（ま...
python GAT (Graph Attention Network)の概要とアルゴリズム及び実装例について
GAT (Graph Attention Network)の概要
"深層学習におけるattentionについて"でも述べている深層学習におけるattention(注意機構)は、 画像や自然言語の特定の部分に注意を...
python Block Term Decomposition(BTD)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Block Term Decomposition(BTD)の概要
Block Term Decomposition (BTD) は、テンソルデータ解析のための手法の1つとなる。テンソルデータは、2次元の行列に類似した多次...
python Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要
"オートエンコーダー"で述べているようなオートエンコーダは、 入力されたデータを潜在空間における低次元ベクトルとして表現するものだ...
python 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...
アルゴリズム:Algorithms “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...
python 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...