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01 ·深層学習の基礎·★ 会員·論文·15分で読めます GNNを1から — つながりを学ぶネットワーク Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks SNSも分子も道路網も「点と線」でできています。隣の情報を集めて自分を書き換えるメッセージパッシングを前提知識ゼロから組み立て、層を深くすると全ノードが同じ顔になるオーバースムージング、そして推薦と創薬での実際の使われ方までを一本の道でつなぎます。 02 ·深層学習の基礎·★ 会員·論文·15分で読めます GNNを1から — つながりを学ぶネットワーク Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks SNSも分子も道路網も「点と線」でできています。隣の情報を集めて自分を書き換えるメッセージパッシングを前提知識ゼロから組み立て、層を深くすると全ノードが同じ顔になるオーバースムージング、そして推薦と創薬での実際の使われ方までを一本の道でつなぎます。 03 ·探索と最適化·★ 会員·論文·10分で読めます グラフアルゴリズムを1から — 最短経路とその応用 Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs 乗換案内からベクトル検索まで、世界の裏側は「点と線」で動いている。BFS・ダイクストラ法・A*を前提知識ゼロから積み上げ、最後はLLM時代の検索を支えるHNSWまで一本の道でつなぐ。