【深層学習】GATを用いた多変量異常検知 GDNの論文を解説
今回は、GAT(Graph Attention Network)を利用した異常検...
【深層学習】Graph Attention Networks(GAT)を理解する
深層学習やGNN(Graph Neural Network)関連の論文を読み漁っ...
【深層学習】GCN(グラフ畳み込みネットワーク)をわかりやすく解説する
GCN(Graph Convolution Network)は、GNN(Grap...
【GCN】pytorchでグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を実装する
GCN(Graph Convolutional Network、グラフ畳み込みネ...
【PyG】PyTorch Geometricのインストール方法から利用方法まで解説
PyG(PyTorch Geometric)は、PyTorchでグラフ構造を取り...
熱力学第1法則（エネルギー保存）を数式で理解する
熱力学第1法則は、エネルギー保存則の熱力学的な表現です。「エネルギーは生まれも消...
フックの法則と弾性係数の理論を完全解説
フックの法則は材料力学の最も基本的な構成則（材料の応力-ひずみ関係）です。弾性域...
万有引力とケプラーの法則を数学的に導出する
ケプラーの法則は、惑星の運動を記述する3つの経験法則です。ニュートンの万有引力の...
ニュートンの運動の3法則を数式で理解する
ニュートンの運動の3法則は、古典力学の根幹を成す基本法則です。1687年にアイザ...
有意水準とp値の正しい理解と使い方を解説
有意水準とp値は、仮説検定を行う上で最も頻繁に使われる概念です。しかし、p値は統...
離散フーリエ変換（DFT）の理論と実装を解説
離散フーリエ変換（DFT: Discrete Fourier Transform...
回転（rot/curl）の定義と意味をわかりやすく解説
流体の中に小さな羽根車を置いたとき、その羽根車がどの軸周りにどれだけ速く回転する...
ラプラシアン（∇²）と調和関数をわかりやすく解説
ベクトル解析の微分演算子には勾配（grad）、発散（div）、回転（curl）が...
発散（div）の定義と物理的意味を完全理解する
ベクトル場のある点で「流体が湧き出しているのか、吸い込まれているのか」を定量的に...
勾配（grad）の定義と幾何学的意味をわかりやすく解説
山の斜面に立ったとき、「最も急に登れる方向はどちらか？」という問いに答えるのが ...