【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...
【LaTeX】ベクトルの太字・矢印記号をLaTeXで書く
物理学で力の合成を表すとき、機械学習で特徴量の集まりを扱うとき、あるいは電磁気学...
Batch Normalizationの順伝播・逆伝播を完全導出する
Batch Normalization（バッチ正規化）は、2015年に提案されて...
【LaTeX】行列をLaTeXで書く方法を徹底解説
線形代数のレポートや論文を書くとき、行列の表記は避けて通れません。連立方程式の係...
対応分析の理論と解釈
アンケート調査で「年代（10代・20代・30代・40代以上）」と「好きな音楽ジャ...
判別分析 — フィッシャーの線形判別とベイズ判別
医療検査で2種類の数値（たとえば血糖値と血圧）が得られたとき、その患者が「健康」...
ベイズモデル比較 — WAIC・LOO-CVの理論と実践
ベイズ統計でモデルを構築したとき、「このモデルはデータをよく説明しているのか」「...
経験ベイズ法の理論と応用 — データから事前分布を推定する
プロ野球のシーズン開幕から1ヶ月が経ち、各選手の打率が出揃ったとします。ある選手...
ベイズノンパラメトリクス入門 — ディリクレ過程の理論と応用
データをクラスタリングしたいとき、「クラスタの数をいくつに設定すべきか」は厄介な...
階層ベイズモデルの理論
ある学区の10の中学校で数学の試験を行ったとき、各学校の「本当の平均点」をどう推...
完備十分統計量とレーマン・シェッフェの定理
ラオ・ブラックウェルの定理により、任意の不偏推定量を十分統計量で条件付ければ分散...