化学、生物学分野のための深層学習ライブラリChainer Chemistry公開 | Preferred Research
* English blog is also written here. Chainer [1]を使った、化学、生物学分野のための深層学習ライブラリ Chainer Chemistry を公開しました。 Github page: https://github.com/pfnet-research/chainer-chemistry Documentation: https://chainer-chemistry.readthedocs.io 本ライブラリにより、分子構造に対して簡単に深層学習（Deep learning）を適用することができるようになります。 例えば、化合物の分子構造を入力とした毒性の予測や、HOMO(最高被占軌道)レベルの回帰予測など、様々な化学的性質の予測に深層学習を適用することができます。 なお本ライブラリの開発にあたっては、PFN2017夏インターンシップに参加した
グラフ代数 | POSTD
数学や計算幾科学の分野において、 グラフ理論 は私のお気に入りのテーマです。この記事では、私が長年研究している グラフ代数 についてご紹介します。代数学は私にとって、グラフを扱う上で欠かせないツールになっています。皆さんにも、その便利さが伝われば幸いです。 私がグラフ代数の研究を始めたきっかけは、CONCUR 09という学会向けに提出した論文です。その論文は不採録でしたが、私はその後も特定用途向けのいくつかの論文を発表し、代数学の知識を深めていきました。その全容が記載された論文は、 ACM TECS でご確認いただけます（査読前の原稿は こちら です）。では早速、最もシンプルなグラフ代数の概要と、Haskellでの実装方法を紹介します。 グラフの作成 ここでは、固定領域に存在する頂点を持つ一式のグラフをGと表記します。例として、正整数の頂点を持つグラフについて考えてみましょう。グラフg ∈
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