L-MolGAN: An improved implicit generative model for large molecular graphs
Deep Learningで有機化合物を提案しちゃうよという、我々にとっては新しい分野へチャレンジした論文。
これからもっと大きな化合物&ほんとに生成できそうなやつを提案できるシステムの提案を目指します。
Human Informatics and Systems Laboratory
ヒトと社会のwell-beingに貢献する研究室
L-MolGAN: An improved implicit generative model for large molecular graphs
Deep Learningで有機化合物を提案しちゃうよという、我々にとっては新しい分野へチャレンジした論文。
これからもっと大きな化合物&ほんとに生成できそうなやつを提案できるシステムの提案を目指します。
日和先生 谷岡先生の共著論文が公開されました。
Low-Rank Approximation of Difference between Correlation Matrices Using Inner Product
人間関係や、脳機能ネットワーク、などなど、マトリクスに変換できる問題はたくさんあります。
しかし、そのマトリクスが巨大になると、どの要素に注目すればよいのかわかりません。
この論文では、大規模マトリクスを想定し、次元の削減を行いながら要素のクラスタリングを行う手法の提案をしています。
これにより、どの要素が重要で、かつ、どんなクラスタに分かれるかが同時にわかります。