【GNN】Message Passing Neural Network(MPNN)を解説する
ソーシャルネットワークで「知人の知人はどんな人物か」を推測する場面を想像してくだ...
【PyG】PyTorch Geometricのインストール方法から利用方法まで解説
ソーシャルネットワークの友人関係、分子の原子結合、道路網のルート探索 — これら...
CPS多変量時系列の異常検知を論文で深掘りする ― DAGMM・OmniAnomaly・USAD・GDN・TranADまで
ポンプやバルブに指令を出すと、圧力・流量・水位といったセンサが応答する。上下水道...
MTAD-GAT：2種類のグラフ注意で多変量時系列の異常を検知する
複数のセンサが同時に動くシステムでは、異常は「1本のチャネルの異常な値」ではなく...
GNNの過平滑化問題 — 層を深くすると性能が落ちる理由と対策
CNNは層を重ねるほど豊かな特徴表現が得られます。ResNetは152層、最新の...
【深層学習】GNN(グラフニューラルネットワーク)を解説
GNN(Graph Neural Network)について解説します。 といって...
GraphSAGEの理論と実装 — 帰納的なグラフ表現学習
ソーシャルネットワーク、分子構造、交通網、推薦システム --- 現実世界の多くの...
GNNを利用した異常検知手法の全体像を解説
GNN(Graph Neural Network)を利用した異常検知は、近年急速...
GRELEN: グラフ関係学習による多変量時系列異常検知
多変量時系列の異常検知では、個々のセンサーの値だけでなく、センサー間の依存関係の...