「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。 Graph Game - By Sabrina Ramonov https://graphgame.sabrina.dev/ サイトにアクセスするとこんな感じ。「RNN」「LSTM Cell」「GRU Cell」「ResNet Block」「Deep RNN」という5つのステージが用意されています。まずは「RNN」をクリックしてみます。 「x_t」「h_t」「y_t」という3つの箱が出現しました。それぞれの箱はデータを表しており、上が出力で下が入力となっています。「x_t」の上の○をクリックし、ドラッグして「h_t」の下に接続します。 緑の線で接続が表示され
画像引用：SONY US（https://electronics.sony.com/one-mount-platform） 皆さんこんにちは。 本格的なフルサイズミラーレス時代が到来し、Eマウント口径の小ささに由来する光学設計やメカ設計の制約で競合他社に付いていくのが厳しくなってきているソニーですが、このままではαはジリ貧となってミノルタの二の舞になるのは明らかです。 かつてオリンパスはカメラ女子ブームに乗って隆盛を誇り、売れたがゆえにマイクロフォーサーズマウントから引き返せなくなりフルサイズ化の機会を失い衰退していきました。 現在のαも全く同じ道を辿っており、売れてしまったために既に限界を迎えているEマウントに執着してしまい、少しずつ苦しい状況に追い込まれています。 もしもそれが分からないという初心者の方には今回の内容は少し難しいと思いますので、30年くらい勉強して詳しくなったらなった頃
第8回は、前回の続きとして、GitHubとの連携機能、連携を強化するGit History、Git Graph、GitLensといった拡張機能を紹介し、GitHub上でワンストロークでオンライン版VSCodeを呼び出せるGitHub Codespacesについても紹介します。 はじめに Microsoftの提供するVisual Studio Code（VSCode）は、2015年の最初のリリースから、今では開発用エディタの定番の座を占めるまでになりました。これには、無償で使えることも大きいですが、何よりエディタとしての使いやすさ、そしてさまざまな拡張機能によっていくらでも使い勝手を向上させたり、利用の領域を拡げたりすることも大きいでしょう。本連載では、このVSCodeにフォーカスし、基本的な使い方から拡張機能の活用、そして本格的な開発現場での利用を想定した高度な機能までを紹介していくことで
LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』 | AIDB
大規模言語モデル（LLM）は、質問応答、翻訳、テキスト要約など、さまざまなNLPタスクで優れた性能を発揮しています。しかし、モデルはしばしば正確な事実知識を捉えるのが難しく、根拠のない回答を生成することあります。この問題を解決するために、Amazonなどの研究者らが『Graph Neural Prompting（GNP）』という新しいフレームワークを考案しました。このフレームワークは、LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させ、タスク遂行能力を大幅に向上させるものです。 従来の方法では、モデルに学習データを追加するためには高いコストがかかりました。しかし、GNPを用いることで、より低いコストで高い成果を得ることができます。さらに、この方法はカスタマイズが非常に柔軟であり、特定のドメインや業界に合わせて調整することが可能です。 この記事では、この興味深い研究について詳しく解説していきます
以前、Instagram API仕様変更・終了・廃止関連の情報まとめ。インスタの写真をWebサイトで直接表示していた方は要注意！という記事を書いたことがありました。 この記事、Arrownの歴代記事の中でもかなりのバズを生み出してくれたのですが、今回のブログ記事は、1年越しの続編の記事になります！（遅い！笑） Instagram API仕様変更・終了・廃止関連の情報まとめ。インスタの写真をWebサイトで直接表示していた方は要注意！ でご紹介させていただいたように、2018年4月、それまで提供されていたInstagram APIの一部機能が終了したことにより、Webサイトに埋め込んでいたInstagramの写真が突然表示されなくなってしまったということがありました。 昨年2018年の段階では、Instagramを運営するFaceBook社側からは、「Instagram APIの代替方法につい
Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2019年夏のインターンシップに参加された中野裕太さんによる寄稿です。 皆様はじめまして。2019 年 PFN 夏季インターンシップに参加していた北海道大学の中野裕太です。本ブログでは、私が夏季インターンで取り組んだテーマである、「Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測」について説明します。 要旨 与えられた無向グラフがどれくらい木に近いかを表す値である木幅は、グラフ上の組み合わせ最適化問題に対するアルゴリズムの効率性や解そのものと深く関係しています。しかし、木幅を計算することは NP 困難なため、木幅を計算するには頂点数に対し指数時間かかってしまいます。そこで、今回 Graph Neural Network を用いた 2 つの方法でこの問題にアプローチしました。1 つ目は、よく知られた既存のアルゴリズムと組み合わせ探索木の枝刈りを行い高速化を図り計算
社内の輪講で発表した資料です。 Graph Neural NetworksについてSpectral MethodとSpatial Methodについて代表的な手法を簡単に紹介し、更にDeep Graph Library (DGL)を用いた具体的な実装方法を紹介しています。
［GDC 2024］CPUを使わずにGPUが自発的に描画するパイプライン「Work Graph」がDirectX 12に正式採用
［GDC 2024］CPUを使わずにGPUが自発的に描画するパイプライン「Work Graph」がDirectX 12に正式採用 ライター：西川善司 セッションタイトルを訳すなら，「ようこそ，未来のGPUプログラミングモデル『GPU Work Graph』へ」 米国時間2024年3月18日に行われたGDC 2024の技術セッション「Advanced Graphics Summit: GPU Work Graphs: Welcome to the Future of GPU Programming」において，AMDとMicrosoftは共同で，DirectX 12の新機能「Work Graph」を発表した（関連リンク）。本稿では，Work Graphとは何で，どのような利点をもたらすのかを解説したい。 セッションを担当したMicrosoftのShawn Hargreaves氏（Dev Man
TypescriptからMicrosoft Graph API使ってSharePointやOneDrive上のExcelの情報を読み込む - YOMON8.NET
TypeScriptからSharePointやOneDriveのExcel Onlineの情報を読み込む方法を書きます。 読み込みたいファイル 認証 App Registration Portalへアプリケーション登録 Tokenの取得 TypeScriptからExcelへアクセスしてみる config.json index.ts 実行してみる 参考 読み込みたいファイル 項目 値 ディレクトリ OneDrive上の /otomo ファイル名 sample.xlsx シート名 SampleSheet Cell B4:C4 このファイルの、 ここ読み込みます。 認証 Graph API使うための準備をします。 App Registration Portalへアプリケーション登録 まずはOAuth2で認可設定するために、こちらにアプリケーション登録します。 App Registration P
NetflixがDomain Graph Service Frameworkをオープンソース化: Spring BootのGraphQL
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
家電業界大手としてパナソニックがカメラ業界に参入して早24年。LUMIXブランドも立ち上げから今年2021年に11月には丁度20年目の節目を迎えます。 カメラの出来は悪くないのに、LUMIXがセールス面で苦戦していることは否めません。なぜLUMIXは売れないのでしょう？ というわけで今回はLUMIX20周年ということで、LUMIXの20年の歩みを簡単に振り返りつつ、パナソニックがカメラ業界でなかなか成功しない原因とこれからやるべきことについて考えてみたいと思います。 ネガティブキャンペーンと勘違いする人が稀にいるので先に言っておきますが、私は動画撮影ではLUMIX GH5を使っていますし、とても良いカメラだと思っています。 目次 LUMIXの始まりとレンズ交換式カメラへの進出 カメラ事業本格参入のブランド名となった「LUMIX」の意味 不十分だったパナソニックのフォーサーズシステム ミラー
GitHub - pmsipilot/docker-compose-viz: Docker compose graph visualization
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ep.123『Recoil Relayの登場とState managementからData-flow graphへの進化』 | UIT INSIDE
Recoil から最近登場したライブラリ recoil-relay とライブラリ公開の真意について、@spring-raining と @uhyo が話しました。 Recoilについて ep.49 ReThink state managements - Recoil から見える未来 https://uit-inside.linecorp.com/episode/49 recoil-relayでできること リリースブログ: https://recoiljs.org/blog/2022/06/02/recoil-relay-0.1.0-release Recoilと統合されたGraphQLクライアント GraphQLのクライアントとしてはApolloが有名だが、Meta公式はRelayというライブラリを提供している spring-raining: recoil-relay自体は小さなライブラリ
EngineeringProductA framework for building Open Graph imagesWe recently set about creating a framework and service for automatically generating social sharing images for repositories and other resources on GitHub. You know that feeling when you make your latest hack project public, and you’re ready to share it with the world? And when you go to Twitter to post a link to your repository, you just s
１．「富岳」測定結果 共同研究グループは、「富岳」の一部である92,160ノード（注2）（全体の約58%）を用いて、約1.1兆個の頂点と17.6兆個の枝から構成される超大規模グラフに対する幅優先探索問題を平均0.25秒で解くことに成功しました。Graph500のスコアは、70,980GTEPS（ギガテップス）（注3）です。同じく「京」の測定結果は、31,302GTEPS（2019年6月時点）であったため、2倍以上の性能向上を達成しました。 なお、2020年6月時点の「Graph500」のランキング第2位は、中国の「Sunway TaihuLight」で、測定結果は23,756GTEPSです。すなわち、第2位とは約3倍の性能差となります。 ＜関連リンク＞ Graph500ランキング https://graph500.org ２．Graph500について 実社会における複雑な現象は、大規模なグ
Instagram Graph APIの使い方とサイトに埋め込む方法 v5.0対応【2020年3月最新版】 | 西尾市・岡崎市・名古屋のホームページ制作はネイビーモバイル
これまでのInstagram APIが廃止されてInstagram Graph APIに置き換わることで、対応に追われている方も多いのではないでしょうか。2020年初頭にはこれまでのInstagram APIが廃止されます。ホームページに旧インスタグラムAPIで投稿を埋め込んでいた方、特にビジネスでスマホ集客やインスタ集客をしていた方は新しいInstagram Graph APIへの切り替えは急務です。 そこで、新しいInstagram Graph APIを使ってウェブサイト上にインスタグラムの投稿を表示するまでの手順を、なるべくわかりやすい方法で紹介します。 可能な限り複雑な手順を省いていますので、ほぼ設定を追っていくだけでアクセストークンとインスタグラムビジネスアカウントIDまで取得できると思います。 後半ではサンプルコードやスタイルシートを用いてホームページに埋め込む方法や、デザイン
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
当社は、2023年10月19日付で発刊した「宝塚GRAPH」2023年11月号（通巻918号、以下「本誌」といいます。）に掲載された、宝塚歌劇団宙組劇団員（以下「本劇団員」といいます。）のインタビュー記事（以下「本記事」といいます。）が、同年に急逝された宙組劇団員（以下「故人」といいます。）のご遺族の心情を著しく傷つけるものであり、故人・ご遺族を冒とくするものであったことにつき、代理人を通じてご遺族に謝罪いたしましたので、その旨ご報告申し上げます。 本記事では、本劇団員による発言として「ヘアアイロンを持って行こうかな」「絆創膏など、欲しくなるかもしれないものがたくさん入っています（笑）」との記載がありました。かかる記載は、故人がヘアアイロンにより火傷を負った件（以下「ヘアアイロンの件」といいます。）を想起させるものであり、かつかかる事実を茶化していると捉えられるものでした。また、本劇団員が
Action Graphを使ってGoのpackageごとのビルド時間を可視化する - $shibayu36->blog;
Goのパッケージごとのビルド時間を計測したいんだけど (どのパッケージのビルドに何秒かかってる、とか見たい) どうしたらいいのか、ちょっとググってみたけどランタイムにおけるパフォーマンス測定の話題ばっかり出てくる— うたがわきき (@utgwkk) February 26, 2024 前やったことあるがブログに書いてなかったのでメモしておく。 まずGoのビルド時間についてはAnalyzing Go Build Times | howardjohn's blogが非常に分かりやすく参考になる。この中でAction Graphというものに言及があり、これを使うことでパッケージごとのビルド時間を可視化できる。 例えば自分のgo_todo_appというものを使ってみる。 まずgo buildでactiongraph.jsonを吐き出し $ go build -debug-actiongraph=a
Neural networks have been adapted to leverage the structure and properties of graphs. We explore the components needed for building a graph neural network - and motivate the design choices behind them. Hover over a node in the diagram below to see how it accumulates information from nodes around it through the layers of the network. Authors Affiliations Benjamin Sanchez-Lengeling Google Research E
GitHub - ysk8hori/delta-typescript-graph-action: This GitHub Action uses Mermaid to visualize in a diagram the files that were changed in a Pull Request and their related dependency files.
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Open Sourcing the Netflix Domain Graph Service Framework: GraphQL for Spring Boot
Netflix has developed a Domain Graph Service (DGS) framework and it is now open source. The DGS framework simplifies the implementation of GraphQL, both for standalone and federated GraphQL services. Our framework is battle-hardened by our use at scale. By open-sourcing the project, we hope to contribute to the Java and GraphQL communities and learn from and collaborate with everyone who will be u
GitHub - cozodb/cozo: A transactional, relational-graph-vector database that uses Datalog for query. The hippocampus for AI!
Version v0.7: after HNSW vector search from 0.6, in 0.7 we bring to you MinHash-LSH for near-duplicate search, full-text search, Json value support and more! See here for more details. Version v0.6 released! This version brings vector search with HNSW indices inside Datalog, which can be integrated seamlessly with powerful features like ad-hoc joins, recursive Datalog and classical whole-graph alg
Immutable Records XTDB contains a perfect, immutable record of every fact your system has ever known. See the entire history of your business, everywhere. Learn More Temporal Query Immutable records are incomplete without time-traveling queries. XTDB allows you to query the entire timeline. Make retroactive corrections, simplify data migrations, and get clarity on out-of-order events. Learn More R
GitHub - comfyanonymous/ComfyUI: The most powerful and modular stable diffusion GUI, api and backend with a graph/nodes interface.
Nodes/graph/flowchart interface to experiment and create complex Stable Diffusion workflows without needing to code anything. Fully supports SD1.x, SD2.x, SDXL, Stable Video Diffusion and Stable Cascade Asynchronous Queue system Many optimizations: Only re-executes the parts of the workflow that changes between executions. Command line option: --lowvram to make it work on GPUs with less than 3GB v
PyTorch GeometricでGraph Neural Network（GNN）入門｜はやぶさの技術ノート
こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。仕事でもプライベートでも機械学習で色々やってます。 今回はGraph Neural Network（以下 GNN）について勉強したので、備忘録も兼ねて本記事を書きます。
2019年6月24日、Machine Learning Pitchが主催するイベント「Machine Learning Recommender Pitch #3」が開催されました。機械学習を業務に用いる中で培った知見や経験を共有することを目的に設立された本イベント。今回は「情報推薦」をテーマに、株式会社Gunosy、エムスリー株式会社、クックパッド株式会社の3社のエンジニアが、自社の取り組みにおける知見を語ります。プレゼンテーション「Graph Convolutional Networkを使ったニュース等の推薦システム」に登壇したのは、エムスリー株式会社の西場正浩氏。講演資料はこちら Graph Convolutional Networkを使った推薦システム 西場正浩氏（以下、西場）：「Graph Convolutional Networkを使ったニュース等の推薦システム」という話をします
Graph Convolutional Networkの入門資料
GitHub - ddddddO/gdag: Easily manage 🕸DAG🕷 with Go. DAG is an acronym for Directed Acyclic Graph. Output is in PlantUML or Mermaid format. Useful for progressing tasks.
package main import ( "fmt" "os" g "github.com/ddddddO/gdag" ) func main() { var dag *g.Node = g.DAG("ゴール(目的)") var design *g.Node = g.Task("設計") reviewDesign := g.Task("レビュー対応") developFeature1 := g.Task("feature1開発") developFeature1.Note("xxが担当") reviewDevelopFeature1 := g.Task("レビュー対応") developFeature2 := g.Task("feature2開発").Note("yyが担当") reviewDevelopFeature2 := g.Task("レビュー対応") prepareInfra
Instagramでは、2020年までにInstagram APIを使って行える機能のすべてを段階的に停止していくみたいです。 停止されると言われている機能としては、位置情報を利用した特定エリア内の写真検索、タグ情報やタグに紐づいた最新メディアの取得、タグの検索。ロケーション情報やロケーションに紐づいた最新メディアの取得、位置情報によるロケーション検索などです。最終的には自分のInstagramの写真を自分のWebサイトに表示させることもできなくなるみたいです。 そこでInstagram APIからInstagram Graph APIへ移行して、自分のWebサイトにインスタグラムの画像を表示させる方法を、ご紹介したいと思います。 Instagram APIからInstagram Graph APIへ移行 FacebookページとInstagramビジネスアカウントを連携させる Faceb
graph-gophers/dataloaderはv7でgenericsに対応している - 詩と創作・思索のひろば
GraphQL における N+1 問題の解決の機構として Dataloder と呼ばれるものがあるが、Go でこれを行うときは gqlgen + graph-gophers/dataloader という組み合わせがよく使われるようだ。後者は gqlgen の公式ドキュメントからも参照されているので、gqlgen を使っていれば自然とそうなりそう。 このへんの話は 【GraphQL × Go】 N+1問題を解決するgqlgen + dataloaderの実装方法とCacheの実装オプション - LayerX エンジニアブログ などに詳しい。 さて、この dataloaders ってのを普通に使ってコードを書いてみるとわかるのだけど、ロードのためのキーとして string を、ロードされた結果として interface{} を返すような実装になっている。つまり実際にデータベースにアクセスするよ
GitHub - awslabs/diagram-maker: A library to display an interactive editor for any graph-like data.
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Over the past decade, we’ve seen that Neural Networks can perform tremendously well in structured data like images and text. Most of the popular models like convolutional networks, recurrent, autoencoders work very well on data that have a tabular format like a matrix or a vector. But what about unstructured data? What about Graph data? Is there a model that can learn efficiently from them? Probab
Heterogeneous Graphでグラフニューラルネットワークの学習をやってみた - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2022 20日目の記事です。 こんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。 普段の業務では文章要約技術を用いたAPIサービス1の開発・運用に取り組んでおります。 この記事ではグラフニューラルネットワーク（GNN）、特に Heterogeneous Graph（異種グラフ） を扱ったGNNについて紹介していこうと思います。 本記事で扱う内容 この記事で取り扱う内容は以下です。 グラフニューラルネットワーク（GNN）とは Heterogeneous Graph（異種グラフ） 機械学習におけるグラフベースの問題設定 Pytorch-geometricによるモデル構築 GNNの概要と Heterogeneous Graph について簡単に説明をした後に、実際にモデルを作成していく流れで展開していきま
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自分がどれくらいニューラルネットワークを理解しているかを確かめられるゲーム「Graph Game」
ソニーが生き残る道はZマウントアライアンスしかない | Amazing Graph｜アメイジンググラフ
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注目の生成AI関連技術「Knowledge Graph」で、桃太郎の物語を視覚化してみよう【イニシャルB】
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スーパーコンピュータ「富岳」がGraph500において世界第1位を獲得 : 富士通
VSCodeのGit連携をさらに便利に！ 拡張機能Git History、Git Graph、GitLensを解説
宝塚GRAPH2023年11月号（通巻918号）掲載記事について｜宝塚クリエイティブアーツ
WebページがSNSで共有された際の見栄えを手軽にチェックできる「TDK Meta Checker」／“Open Graph Protocol（OGP）”のメタデータを表示するGoogle Chrome拡張機能【レビュー】
富岳、スパコン世界ランキングTOP500で、ついに首位陥落 ～「HPCG」と「Graph500」は5期連続で1位を堅持
A Gentle Introduction to Graph Neural Networks
Microsoft、「Microsoft 365 Copilot」を発表 ～WordやExcel、PowerPointなどでGPT-4を利用可能／「GPT-4」＋「Microsoft Graph」が社員それぞれに専属する有能な秘書になる
XTDB - the open database with temporal graph queries
「富岳」が世界スパコンランキングで9期連続首位獲得。HPCGとGraph500の2部門
エムスリーにおけるGraph Convolutional Networkを用いた推薦システムの仕組み
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新Instagram Graph APIを使ってインスタグラムの画像をWebサイトに表示させる
富岳、スパコンランキングHPCG/Graph500で8期連続の世界一を獲得
Graph Neural Networks - An overview | AI Summer