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...
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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...
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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...
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Node2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例について

  Node2Vecについて Node2VecはGroverらによって"node2vec: Scalable Feature Learning for Networks"で報告された、グラフデータのノードを効果的...
アルゴリズム:Algorithms

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...
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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...
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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...
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pytorchの概要と環境設定及び実装例

Pytorchについて PyTorchは、Facebookが開発しオープンソースで提供されている深層学習のライブラリであり、柔軟性、動的計算グラフ、GPU加速などの特徴を持ち、様々な機械学習タスクを実装を可能と...
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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...
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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...
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