『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
マトロイド - Wikipedia
マトロイド（英: matroid）は、ある公理を満たす集合とそのべき集合の部分集合の組である。歴史的には、行列の一次独立・従属を一般化した概念であるが、多くの組合せ最適化問題をマトロイドあるいはより緩い独立性システムとコスト関数で定式化でき、特徴付けを行える等応用範囲は広い。特に組合せ最適化において、マトロイド上の最適化問題には単純な貪欲法によって多項式時間のアルゴリズムとは限らないものの最適解が得られることは非常に重要である。 定義[編集] E = {1, 2, 3} におけるそれぞれの例。左は(A1),(A2),(A3)を満たすからマトロイド。中央は(A1),(A2)を満たすから独立性システム。右は(A1),(A3)を満たすからグリードイド。 有限集合 E とその部分集合族 の組 (E, F) が[注 1] (A1) (A2) (A3) を満たすとき、マトロイドと呼ばれ、(A1) およ
グラフ理論 - Wikipedia
グラフ理論（グラフりろん、英: Graph theory）は、ノード（節点・頂点、点）の集合とエッジ（枝・辺、線）の集合で構成されるグラフに関する数学の理論である。 グラフ（データ構造）などの応用がある。 概要[編集] グラフによって、様々なものの関連を表すことができる。 6つの節点と7つの辺から成るグラフの一例 例えば、鉄道や路線バス等の路線図を考える際には、駅（節点）がどのように路線（辺）で結ばれているかが問題となる一方、線路が具体的にどのような曲線を描いているかは本質的な問題とならないことが多い。 したがって、路線図では駅間の距離や微妙な配置、路線の形状などがしばしば地理上の実際とは異なって描かれている。つまり、路線図の利用者にとっては、駅と駅の「つながり方」が主に重要な情報なのである。 このように、「つながり方」に着目して抽象化された「点とそれらをむすぶ線」の概念がグラフであり[1
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imset による条件付き独立性の記述（文献紹介）
http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/atstat/CREST/120601-tokyo/slide/120601-tanaka-slide.pdf)
Chirality (mathematics) - Wikipedia
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