本家Examplesで知る、新たなニューラルネットワーク『KAN』の威力 - Qiita

2024/05/09 15 users ニューラルネットワーク Qiita ＫＡＮ 威力 文中

文中の図は理がない限り、原論文あるいはドキュメントからの引用です。 KANってなに？ KAN（Kolmogorov-Arnold Network） は2024年4月30日にプレプリント公開サイトarXivに投稿された論文 にて提案された従来のMLPとは異なる新たなニューラルネットワーク構造です。1 コルモゴロフ・アーノルド表現定理（Kolmogorov-Arno... 続きを読む

GNNとグラフ信号処理 - 理とかなんとか

2019/08/13 25 users GNN ローパスフィルタ フィル タスク 観点

概要 GNNは, 信号処理の観点でローパスフィルタの効果を持っている. そして, GNNが通常のMLPに比べて高精度となるようなデータでは, 低周波成分に(タスクに関して)有用な情報が多く含まれており, 高周波成分には無駄な情報が多いようなケースになっているように見受けれられる. また, 実際にタスクの精度を様々なフィル... 続きを読む

NNの予測根拠可視化をライブラリ化する - Qiita

2018/12/13 16 users Qiita Graph Convolution 出力 計算

左から：VGG16 による分類予測の根拠可視化、MLPによる iris データセットのFeature importance(もどき)の計算、Graph Convolution モデルによる水溶度の寄与可視化。 概要 「Deep Neural Networkはブラックボックス、中で何が行われて出力が出たのか知ることはできない」と思っていませんか？ 実際、多くの層からなるNN... 続きを読む

ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | プログラミング | POSTD

2015/10/29 370 users ニューラルネットワーク POSTD 多層パーセプトロン 各層

畳み込みニューラルネットワークは、生物学から着想を得た多層パーセプトロン（MLP）の変形です。畳み込みニューラルネットワークには種類の異なる様々な層があり、各層は通常のMLPとは異なる働きをします。Pythonの機械学習パッケージであるLasagneとnolearnを用いたこれらの利用について解説していきます。畳み込みニューラルネットワーク（またはConvNet）は、生物学から着想を得た多層パーセ... 続きを読む