インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける株式会社近代科学社は、2021年11月24日に、『セジウィック:アルゴリズムC 第5部 グラフアルゴリズム』(著者:R.セジウィック、訳者:田口 東、高松 瑞代、高澤 兼二郎)を発行いたしました。
幅優先探索(BFS)とは、木構造やグラフの探索に用いられるアルゴリズムです。仕組みは単純で、ある開始ノードを選択したらそれとつながるノードを全て探索し、見つかったノードを始点としてさらに探索をするという順番で関連性を見つけていきます。
大規模なグラフニューラルネットワーク(GNN)推論における大幅な高速化を可能にするスケーラブルなAIアクセラレータを実現。 GNN推論中の不規則メモリアクセスをほぼ完全に解決し、計算コストを大幅に削減可能。 自動運転や広告推薦システムの ...
米Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「UGSL: A Unified Framework for Benchmarking Graph Structure Learning」は、グラフ構造学習のベンチマーク戦略を提案するもので、既存のいくつかの方法を単一のモデルにまとめたフレームワークに関する研究報告である。
先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ(千代田区神田錦町: https://cmcre.com/)では、 各種材料 ...
「Graph Game」はニューラルネットワークの構造をグラフで作成するゲームです。AI技術の発展と共に頻繁に目にするようになった「ニューラルネットワーク」をどの程度理解しているか試せるゲームとのことなので、実際にプレイしてみました。 サイトに ...
本書は深層ニューラルネットワークによる予測を高速化する技法を解説します。巨大なニューラルネットワークを用いた予測には多くの時間と計算コストがかかります。これにより、応答が遅くなりユーザー体験が悪くなるといった問題や、運用コストが ...
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