ネットワーク分析から直感的に理解するTransformerの仕組みと処理の流れ - あつまれ統計の森

2023/02/20 132 users Transformer deeplearning 知見 昨今

昨今のDeepLearningの研究を席巻するTransformerの解説は複雑なものが多く、なかなか直感的に理解するのは難しいです。そこで当記事では「グラフ理論」や「ネットワーク分析」の知見を元に直感的にTransformerを理解できるように取りまとめを行いました。 概要 Transformerの解説などには難しいものが多いですが、基本的... 続きを読む

【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita

2020/08/13 565 users Winter スタンフォード大 Qiita 講義 理論

CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り... 続きを読む

HIP HOPでわかるネットワーク分析 - Aidemy Tech Blog

2018/02/23 54 users HIP HOP Aidemy Tech Blog 人工知能

2018 - 02 - 23 HIP HOPでわかるネットワーク分析 AI 機械学習 人工知能 自己紹介 みなさん、はじめまして。 Aidemy 研修生の 加藤正義 ( 加藤正義 (@Kato_Justice) | Twitter ) です。昔はテレビ東大生として、時々バラエティ番組とかに出ていました。 〈●〉EYE-CATCH〈●〉 フィーチャリング関係 で繋がった 日本語ラッパー のコミュニテ... 続きを読む

「#好きなアニメ被ったらRT」のツイートを用いた好きなアニメのネットワーク分析 | アトリエ | データアーティスト株式会社

2015/01/04 135 users アトリエ Twitter 類型 アニメ ツイート

データアーティスト、インターン生の澤海です。 前回からの反省 前回私の書いた、「TVアニメに存在する３つの類型　～アニメの人気度の統計分析～」という記事をアップしたところたくさんの反響をいただきました。とりわけはてなブックマークとTwitterでの反響が大きかったです。分析の甘さなどを指摘いただくコメントもあり、「もっと頑張れば良かった…（´・ω・｀）」と後悔する部分もありましたが、それも含めて多... 続きを読む

Rでネットワーク分析。指定Twitterユーザーのフォロー関係を可視化する。 - Qiita

2014/05/10 61 users YouTube Qiita 手始め Twitterユーザー間

出力結果 概要 RでTwitterユーザー間のフォロー/フォロワー関係を調べる。 手始めに、指定ユーザーのフォローリストを取得しグラフ化する。 作業 下記ページの作業を行った。 -> Mining Twitter with R - Tutorial 1: Building a corpus from Twitter data - YouTube コード library(ROAuth) librar... 続きを読む

DNS問い合わせの可視化 | ある研究者の手記

2014/02/10 455 users www.google.com 手記 性質 派生物 データ分析

DNS問い合わせの可視化 最近、データをまとめたり可視化したりしてその性質を調べる探索的データ分析(例)にはまっています。と、同時にネットワーク分析にもちょっと手を出しており、その2つの派生物としてドメイン名問い合わせの結果を可視化してみました。 これを読んでいる人にはもはや説明の必要はないと思いますが、一応書いておくと、世の中のwww.google.comやwww.amazon.co.jpのよう... 続きを読む

[R][ネットワーク分析] ネットワーク構造の諸指標 - yokkunsの日記

2012/08/14 30 users yokkuns 密度 エッジ ネットワーク構造 比率

ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8)の第3章の内容 密度（density）グラフにおいて張ることの出来る全てのエッジの数に帯する、実際のエッジの数の比率 例 データの入力 library(igraph) A matrix(c( 0,1,1,1,1, 1,0,0,1,1, 1,0,0,0,0, 1,1,0,0,0, 1,1,0,0,0),nrow=5) B matrix(c( 0,1,... 続きを読む

世界の地下鉄網は「同じ形」：ネットワーク分析で判明 « WIRED.jp 世界最強の「テクノ」ジャーナリズム

2012/05/18 593 users ジャーナリズム テクノ 粘菌 マドリッド 地下鉄網

世界各都市の地下鉄網の形を分析したところ、それぞれ異なった歴史や地理的条件を持つにもかかわらず「同じ構造」になっていることがわかった。粘菌の成長パターンが実際の都市構造に似ているという研究結果とともに注目されている。 世界の地下鉄の路線図。左上から時計回りに、上海、マドリッド、モスクワ、東京、ソウル、バルセロナ。Image: Roth et al./JRSI 数十年にわたって各都市が成長するなかで... 続きを読む

「本当の人脈」の作り方＜第６回＞ (ビジネス基礎体力)：NBonline(日経ビジネス オンライン)

2006/10/12 57 users 職務 部下 上司 NBonline スキル

人脈をネットワーク分析で自己診断 濃密すぎる人間関係は創造性を奪う 人間関係や人脈が助けとなって仕事がうまく進んだという経験を持つ人は多いでしょう。それとは逆に、「あの上司（部下）にはいつも胃の痛い思いをさせられる」といった人間関係の負の影響に悩む人はもっと多いかもしれません。 職務に関わる知識やスキルは、仕事をするうえで欠かせない資本と言えます。でも、それだけでは必ずしも仕事がうまく進むとは限り... 続きを読む

今日から始める！　Web 2.0超入門講座　　～初心者でもよくわかる「これからのWeb」のすべて～

2006/03/20 79 users web 初心者 すべて Web 2.0超入門講座 tim

本連載ではここまで、近年Webに起きている変化と、その背後にある構造、そしてTim O'Reilly氏の「Web 2.0とは何か」の読み解きをリンクさせながら、Webの進化について見てきました。 身近なブログや検索エンジンから、技術、マーケティング、ネットワーク分析など広い範囲に話が広がりましたので、今回は、第1回から第6回までをおさらいしておきたいと思います。 ■「Webはスケールフリー・ネット... 続きを読む

リアルとWebのネットワーク分析：先端研ブログ - CNET Japan

2006/03/08 101 users リアル CNET Japan web 表裏一体 ゆき

先端研レポート第一弾は、2月にヤフー社内で開催された安田雪先生のセミナーのレポートをお届けします。 人脈づくりの科学 ： 関係構造の不思議 - リアルとWebのネットワーク分析　 講演者：安田雪（やすだ ゆき） GBRC社会ネットワーク研究所所長 概要： 現実の人間関係と、Web上にみられる人間関係は、表裏一体である。現実社会では観察できない関係構造がWebから可視化できる一方、Web上の情報には... 続きを読む