RNN(Recurrent Neural Network)は、深層学習のアルゴリズムの中でも、CNNと並ぶ代表的なアルゴリズムです。基本的に深層学習を学び始めると、CNNに続いてRNNを学ぶことになると思います。 RNN […]
モンテカルロ積分は、モンテカルロ法を用いた積分計算を近似する手法です。 積分計算を近似して数値計算的に求める方法として、シンプソン法や台形公式などがありますが、モンテカルロ積分もこのような近似手法の1つです。 モンテカル […]
コサイン類似度(cosine similarity)は、2つのベクトルの類似度を示す指標です。 コサイン類似度は、-1 〜 1の間で値をとり、2つのベクトルの向きが近い時に、コサイン類似度の値は1に近くなり、反対にベクト […]
機械学習モデルにデータを入力するとき、前処理としてデータを標準化(Standardization)や正規化(Normalization)をすることで、モデルの精度を向上させることができます。 また近年流行りの深層学習にお […]
今回は、GAT(Graph Attention Network)を利用した異常検知手法であるGDN(Graph Deviation Network)について解説します。 GDNは2021 年にAAAIで発表された Gra […]
グラフカーネルやグラフニューラルネットワーク(GNN)の論文を読んでいると、TUDatasetというワードが登場します。初めてこの言葉に遭遇した人は何のことやら、と思うかもしれませんが、TUDatasetはその名前にある […]
｜カテゴリー：グラフニューラルネットワーク , データセット , 機械学習
pytorchはディープラーニング用のライブラリです。ディープラーニング用のライブラリとして、他に、Kerasやtensorflowなどがありますが、pytorchは近年非常に利用され始めてきています。よく深層学習の最新 […]
交差エントロピー誤差(Cross Entropy Error, Cross Entropy Loss)は、深層学習の分類問題で非常によく利用される損失関数です。 交差エントロピーと聞くと、初めて遭遇した人にとっては、もの […]
Coraデータセットは、論文の引用・被引用関係を集めたデータセットであり、機械学習や深層学習の論文で非常によく利用されています。 今回は、このCoraデータセットを準備し利用する方法について、簡潔でわかりやすくまとめてい […]
機械学習の分類モデルの評価する際には、評価指標として混同行列をはじめ、PrecisionやRecall、F1値など様々な概念が登場します。 機械学習や深層学習系の多くの論文や、データサイエンスの結果をまとめるのに、これら […]