グラフ最適化をマスターしよう！ - Qiita

2023/11/22 76 users Qiita SfM ロボティクス パラメータ 領域

はじめに グラフ最適化（Graph Optimization）は、パラメータをグラフ構造で表現し、最適化問題を解決する手法です。特にロボティクスなどの領域で広く活用されています。 以下に、グラフ最適化の応用例をいくつか挙げます。 Visual SLAMやSFMのバンドル調整（Bundle Adjustment）問題 Graph SLAMのループクロージング問... 続きを読む

コードとビジュアルの双方向編集なエディタを試作して ビジュアルプログラミングについて考えてみた - mizdev

2020/07/05 96 users ビジュアルプログラミング mizdev Scratch 現代

ノーコードは形を変えた現代の RPG ツクールなのではないか - mizdev の記事では、ノーコードのビジュアルプログラミングが発展性を欠く理由として、次の理由を挙げました。 汎用的なビジュアルプログラミング基盤(Scratch みたいなものではなくプロユースなもの) ↑ 上でのビジュアル環境でのデータベースのグラフ構造の... 続きを読む

AWS Neptuneを使ってニュースパスのコメント機能をGraphDBで実装・運用する方法 - Gunosy Tech Blog

2019/07/10 38 users Graph サーバーサイドエンジニア 実装 ニュースパス 運用

こんにちは。ニュースパスのサーバーサイドエンジニアをしているmanoです。 昨年末から、ニュースパスで記事にコメントができるようになりました。 そのコメントデータを、AWS Neptuneを使ってグラフ構造で保持しています。 今回は、その実装・運用について書きたいと思います。 AWS Neptuneって？ AWS Neptuneは、Graph... 続きを読む

dot言語を使わずにGraphvizでグラフを描く便利なライブラリ - Qiita

2019/03/17 38 users Graphviz Qiita ノート DOT言語 グラフ描画

Graphvizはオープンソースのグラフ描画ソフトです。dot言語というグラフ構造を記述する言語によって書かれたグラフを綺麗に描画してくれます。Graphvizの良いところの一つはdot言語でグラフ構造さえ書けばノードやエッジをどのように配置するかは勝手に決めてくれるところでしょう。この機能があるおかげでグラフの管理... 続きを読む

機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog

2017/04/27 485 users Graph Convolution Researcher

2017 - 04 - 27 機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 Deep Learning Tweet はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。こ... 続きを読む

Neo4jではてなブックマークグラフをつくってみた - yubessy blog

2015/09/14 47 users Neo4j グラフデータベース データベース ネットワーク

2015-09-14 Neo4jではてなブックマークグラフをつくってみた 最近Neo4jというデータベースに触れる機会がありました。 Neo4jはグラフ構造を扱えるデータベースシステムで、人間関係のネットワークやWebページ間のリンク関係などを扱うのに適しています。 グラフデータベースでは「友達の友達の友達」や「10以上リンクされているページ同士の相互リンク」といった情報を簡単に引き出すことができ... 続きを読む

ＮＴＴ、ビッグデータ解析で世界最速　１億の友人関係３分で　　：日本経済新聞

2013/02/13 138 users NTT ビッグデータ解析 日本経済新聞 ひと 大量生成

ＮＴＴは13日、ビッグデータ（短時間に大量生成される多様なデータ）のうち、グラフ構造を持つデータを従来の数十倍のスピードで解析できる技術を開発したと発表した。グラフ構造データとは、ツイッターなどのソーシャルメディアでヒト、モノ、場所などの情報がグラフ状に結びついた形式のデータを指す。 世界最速の「クラスタ分析技術」開発を担当した塩川浩昭氏 例えば約１億人分のＳＮＳ（交流サイト）の友人関係なら、およ... 続きを読む

Pythonでグラフ構造を扱うには - nokunoの日記

2011/08/22 18 users nokuno Graph overview networkx

Pythonでグラフ構造を扱うには，networkxというライブラリが便利です．Overview — NetworkX v1.5 documentation# 使い方$ sudo easy_install networkx$ python>>> import networkx# ノードとエッジの貼り方>>> graph = networkx.Graph()>>> graph.add_node("y... 続きを読む

大規模テキスト処理を支える 形態素解析技術 Google 株式会社　　工藤 拓 第80回 人工知能学会 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) 自己紹介  2003年: NAIST 博士後期課程修了  統計的自然言語

2011/06/02 43 users NAIST データマイニング 工藤 人工知能学会 形態素解析

大規模テキスト処理を支える 形態素解析技術 Google 株式会社　　工藤 拓 第80回 人工知能学会 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) 自己紹介  2003年: NAIST 博士後期課程修了  統計的自然言語処理  機械学習  データマイニング  2004年: NTTコミュニケーション科学基礎研 究所入所 リサーチアソシエイト  グラフ構造に対する機械学習手法  20... 続きを読む