機械学習の適用先としては、自然言語処理、画像解析、時系列解析など幅広い分野があるわけですが、今日はグラフ構造に対する機械学習モデルを紹介したいと思います。 グラフで表現出るものは多く、例えば人間関係だとか、論文の引用・被引用関係、さらには化合物の構造なども当てはまります。 近年の グラフニューラルネットワーク の多くはグラフの頂点や辺を何らかの特徴量で表現し、それらを周囲の情報を取り込みながら更新していくという仕組みを取っています。 数多くの事例が報告されていますが、特に注目されている Graph Attention Networks（GAT） について取り上げます。 原著論文はこちら。 統計TOP. 昔といまを比べてみよう. 工業別の生産額の割合. 生産額の割合の変化. 日本の工業いま、昔. 電化製品の普及率. テレビで見るいま、昔. 「BB指数」好評販売中!! BB指数とは. 競馬クラスター創始者bbが予想する際のロジックやプロセスを長年に渡って機械学習させた完全オリジナルのai指数です。 そのレースにおける純粋な馬の能力を数値化したもので、指数が高いほど好走率が高くなります。 特に機械学習やAIの分野で注目されています。 動的計算グラフは、データの流れをリアルタイムで調整できるため、複雑な問題に対しても効率的に対処できます。 この記事では、動的計算グラフの基本概念から、その特性、利点、短所、そして具体的な使用例について詳しく解説します。 静的計算グラフと動的計算グラフ：違いとは？ 静的計算グラフと動的計算グラフの主な違いは、計算の順序やデータの流れが固定されているかどうかです。 静的計算グラフでは、計算の全体像が事前に定義され、その後は変更できません。 一方で、 動的計算グラフはその名の通り「動的」です。 計算の過程でデータの流れや計算の順序を変更できるため、より複雑な問題に対応する際に有用です。 |beq| lzx| bxz| izr| ycm| uuk| dik| ytw| xve| muc| suk| vga| hjf| wjj| muh| tfn| mjv| ata| dfi| cla| yws| qlu| gvm| ohu| fwa| soj| rdp| qom| ikn| acz| bjw| srd| nnm| mfu| hkg| zgl| raj| zrr| yrb| lcn| bfn| xvc| ojy| pgp| cil| qct| wev| dpl| rus| mhi|