ニューラルネットワーク(深層学習)を用いた分類機は、非線形分離性能があることが知られています。 非線形の分離性能とは、データに対して直線ではない、分類境界を引くことができる性能のことです。 例えば、次のような渦巻き上のデ […]
埋め込みとは、自然言語処理(Natural Language Processing, NLP)の文脈では、自然言語などの文章や単語を、数値的に扱えるようにベクトル化することを示します。 Embedding(埋め込み)の目 […]
pytorchは、ニューラルネットワークを実装するために非常に便利な関数やクラスがたくさんあります。 また、他の人が独自に作った深層学習モデルを読むのに、pytorchでよく使われるような関数やにクラスについては、ある程 […]
GCN(Graph Convolutional Network、グラフ畳み込みネットワーク) は、2017年に深層学習のトップカンファレスであるICLRで発表されて以来、徐々に注目を集めており、2022年現在深層学習関連 […]
｜カテゴリー：pytorch , グラフニューラルネットワーク , 深層学習
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 […]
最近では、深層学習といったらpytorchがほぼ一択となってきており（少なくとも機械学習・深層学習系の研究界隈では）、Kerasやtensorflowを使っていたけど、pytorchを使い始めたり、必要に応じてpytor […]
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 […]
PyG(PyTorch Geometric)は、PyTorchでグラフ構造を取り入れた、GCNやGATなどのニューラルネットワークを簡単に実装、学習、推論などができるライブラリです。 グラフ構造を有するオープンなデータセ […]
torchvisionはPytorchに含まれるライブラリの一種で、主に深層学習や機器学習で用いることができる画像や動画等のデータセットを手軽に準備したり、様々な形式に変換するための関数群などが含まれたツールセットです。 […]