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宇宙技術を、数式から理解する

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【深層学習】GATを用いた多変量異常検知 GDNの論文を解説

2022年11月27日 グラフニューラルネットワーク
今回は、GAT(Graph Attention Network)を利用した異常検...
GAT時系列深層学習異常検知

【深層学習】Graph Attention Networks(GAT)を理解する

2022年11月26日 グラフニューラルネットワーク
深層学習やGNN(Graph Neural Network)関連の論文を読み漁っ...
AttentionGATGNNグラフニューラル深層学習

【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

2022年11月23日 グラフニューラルネットワーク
GCN(Graph Convolution Network)は、GNN(Grap...
GCNGNNグラフニューラル深層学習

【GCN】pytorchでグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を実装する

2022年11月22日 pytorch
GCN(Graph Convolutional Network、グラフ畳み込みネ...
GCNGNNpytorchグラフニューラルネット

【PyG】PyTorch Geometricのインストール方法から利用方法まで解説

2022年11月16日 pytorch
PyG(PyTorch Geometric)は、PyTorchでグラフ構造を取り...
GCNGNNpythonpytorchグラフニューラルネットワーク深層学習

【LaTeX】積分記号をLaTeXで書く(定積分・重積分・線積分)

2026年3月18日 LATEX
積分は微積分学の根幹であり、理工系のあらゆる場面で登場します。物理学で仕事量やエ...
KaTeX数式積分線積分重積分

【LaTeX】偏微分・全微分をLaTeXで書く

2026年3月17日 LATEX
多変数関数を扱う場面で偏微分は避けて通れません。機械学習の損失関数を最適化すると...
KaTeX偏微分全微分微積分数式

【LaTeX】ベクトルの太字・矢印記号をLaTeXで書く

2026年3月16日 LATEX
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...
bmKaTeXベクトル数式線形代数

Batch Normalizationの順伝播・逆伝播を完全導出する

2026年3月16日 CNN
Batch Normalization(バッチ正規化)は、2015年に提案されて...
Batch Normalization学習の安定化機械学習正規化深層学習

【LaTeX】行列をLaTeXで書く方法を徹底解説

2026年3月15日 LATEX
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...
KaTeXmatrix数式線形代数行列

対応分析の理論と解釈

2026年3月10日 多変量解析
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...
カイ二乗距離分割表可視化多変量解析対応分析特異値分解

判別分析 — フィッシャーの線形判別とベイズ判別

2026年3月10日 多変量解析
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」...
LDAフィッシャー判別ベイズ判別判別分析多変量解析線形判別

ベイズモデル比較 — WAIC・LOO-CVの理論と実践

2026年3月10日 ベイズ統計
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」「...
LOO-CVWAICベイズ統計モデル比較予測性能情報量基準

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

2026年3月10日 ベイズ統計
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...
ジェームズ・スタイン推定量ハイパーパラメータベイズ統計多重検定経験ベイズ縮小推定

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

2026年3月10日 ベイズ統計
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...
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