機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
Graphvizとdot言語でグラフを描く方法のまとめ - Qiita
概要 Graphvizはdot言語で記述されたグラフ構造を任意のフォーマットの画像ファイルへ出力するツールです。 グラフ構造はdot言語でdotファイルというプレーンテキストに記述します。 この記事はdot言語でグラフを書く方法を簡単にまとめたものです。 環境 下記の環境で動作確認を行いました。 Windows7 (64bit) Graphviz 2.38 参考 下記のサイトを参考にさせて頂きました。 Graphviz - Documentation Graphviz - Gallery Gvizの目次 - Rubyの世界からGraphvizの世界にこんにちは！ Rank attribute is confusing to me - stackoverflow Basic Graphviz - GitHub Graphviz チュートリアル (http://homepage3.nifty.
様々な全域木問題
最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く方法について、問題とソースコードつきで、まとめました。ニコニコ生放送「TopCoderでプログラムしてみた」2000回記念放送の資料です。
チャートジャンクは役立つ？ | Okumura's Blog
Useful junk?: the effects of visual embellishment on comprehension and memorability of charts というペーパーを教えていただいた。ACM会員でない場合は，ほぼ同じものがここに公開されている。 どこかで見た絵だと思ったら，このブログで紹介されていたのを見て，忘れていた。 Nigel Holmesのグラフィックと，Rで学生が描いたような単純なグラフとを比較して，どちらが理解しやすいか，どちらが記憶に残りやすいかを，被験者を使って調べた研究である。案の定，Holmesのグラフィックのほうが記憶に残りやすいという結果であった。 これは，チャートジャンクは少ない方がよい，データ/インク比（data-ink ratio）は大きい方がよいというTufteの主張の反証ということらしい。 しかし，実際にTufteの本
日本図表審査機構 [JGRO]
日本図表審査機構 [JGRO] 当ブログは天下り法人ではありません。 架空の団体であり、個人のブログです。 誤ったグラフを審査し、情報発信者に正しいグラフの書き方を、消費者へ正しいグラフの見方をPRする。 右側のメニューの「バックナンバー」から 過去の記事を閲覧することができます。 このブログは、単にグラフの書式や体裁を 指摘しているのではありません。（書式は重要な要素ですが） 縦軸の省略等により、棒の長さを変化（数値が改ざんされたのと同じ）させ、嘘の情報を 消費者に公開しているものを指摘しています。
![日本図表審査機構 [JGRO]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bf97cc02916c4cd2242d64d08d68d32995b1fea8/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fgrp.cocolog-nifty.com%2F.shared-cocolog%2Fnifty_managed%2Fimages%2Fweb%2Fogp%2Fdefault.png)
高木浩光＠自宅の日記 - 日常化するNHKの捏造棒グラフ
■ 日常化するNHKの捏造棒グラフ こういう話は「なにをいまさら」という感じだが、 「テレビ全体の信頼にも関わる」、ＮＨＫ放送総局長, 産経新聞, 2007年1月24日 という話も出ていることだし、先週の日記の脚注1にも書いたので、この機会に書いてみる。 先週の件は、NHK総合テレビ1月20日22時放送の「@ヒューマン」という番組だったことまでは思い出したが、残念ながら証拠画像を入手することはできなかった。しかし、画像検索で nhk.or.jpドメインを軽く探したところ、すぐさま典型的な捏造例が2つ見つかった。 図1は、図2のグラフの一部にモザイク処理を施したものだ。 このグラフを提示して何を解説しているかというと、 繊維製品製造業のグラフです。 先進国から発展途上国に大量の生産拠点が移ったため、日本の繊維工場は減少しています。 という。繊維工場が減少していると解説されながら、図1のグラフ
グラフの描き方
基本的な考え方 棒グラフは比例尺度の量を表すのに用い，棒の長さ（面積）が量に比例するように描くのが基本。一つだけずば抜けて大きい値があるときに棒の上のほうで省略線を用いることはあるが，下を省略して全体の長さを切り詰めることは好ましくない。例えば気象観測データについては，雨量は比例尺度であるので棒グラフで表してもよいが，気温は（絶対温度でない限り）間隔尺度であり，棒グラフは使えない。 折れ線グラフは，両軸とも間隔尺度以上であるのが基本。0点から始める必要はない。特に時系列データについてよく使われる。 円グラフは全体における割合を表すにはよいが，全体との比較ではなく個々の値どうしの比較には棒グラフがよい。いわゆる3次元（3D）円グラフは，錯覚を利用して特定の部分を大きく見せるためのもので，一般には用いない。 円グラフは複数回答のアンケート結果の図示には絶対に用いない。 色分けして凡例を付けるの
フロンティア法
フロンティア法は、与えられたグラフの様々な部分グラフ全体を表現するZDDを構築するアルゴリズムです。 指定した2点間のパス、全域木、マッチング等を表すZDDを構築できます。 フロンティア法解説講演資料 説明用資料（PDF）2017年版 ver 0.1 フロンティア法ソースコード github repository ライセンスはMIT Licenseです。 本ソフトウェアの使用により生じたいかなる不利益についても、作者は一切の責任を負いません。 ビルド方法 ./configure make 使用法については github repository をご覧ください。 制作：川原 純（jkawahara あっと is.naist.jp）
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
頂点被覆 - Wikipedia
グラフ理論において、グラフGの頂点からなるある集合VがGの頂点被覆（ちょうてんひふく、英: vertex cover）であるとは、Gのどの辺をとってもその端点のどちらかがVに含まれるという意味である。最小頂点被覆を求める問題は計算機科学における古典的な最適化問題であり、近似アルゴリズムのある典型的なNP困難な問題でもある。その決定問題版である頂点被覆問題は計算複雑性理論における古典的なNP完全問題である。さらに頂点被覆問題には固定パラメータ容易性 (fixed-parameter tractability) があり、パラメータ化計算量理論の中心問題の1つである。 最小頂点被覆問題は、整数計画問題に定式化でき、その双対問題は最大マッチング問題である。 定義[編集] グラフ G の頂点被覆とは頂点の集合 C であり、G の各辺は C 内の少なくとも1つの頂点と接合する。このとき集合 C は G
初音ミクの数式が解明 さらにいろんな「俺の嫁」が関数で描けることが判明
すまない。僕は数学の詳しいことはよく分からない。ただ、x軸とy軸っていう広大なフロンティアの上で、ファンタスティックな数式が僕らの「嫁」を描き出している……そのことだけは分かって、感動した。心に座標があれば、数式だけで……数式だけで僕らは嫁を思い描ける。それを教えてもらった気がして、胸が熱くなったんだ。 キミも興味があるなら、検索サービス「WolframAlpha」を訪れて、「graph Hatsune miku curve」と入力してみてほしい。そこにはある数式が現れるはずだ。長いツインテールをたたえた、僕らの天使ミクの数式が。 初音ミク、数式に変換されグラフに召喚される WolframAlphaは2009年に始まったWebサービスで、いうなれば“質問応答システム”だ。アルゴリズムや自然言語解析を駆使し、入力したキーワードに対する計算結果や事実情報といった「答え」を返してくる。そんなWo
Automating xkcd Diagrams: Transforming Serious to Funny—Wolfram Blog
On early Monday morning I noticed an interesting question posted on Mathematica Stack Exchange titled quite innocently “xkcd-style graphs.” Due to the popularity of Randall Munroe’s xkcd web comic, I expected a bit more than average of about ten or so up-votes, a few bookmarks. Little did I know. Spontaneously emerging viral events are hard to predict, so if you are lucky to catch one, it is fasci
大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム - iwiwiの日記
本日，PFI セミナーにて「大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム」というタイトルで発表をさせてもらいました．スライドは以下になります． 大規模ネットワークの性質と先端グラフアルゴリズム View more presentations from iwiwi Ustream の録画もあります． http://www.ustream.tv/recorded/27531606 内容としては，以下のようになっています． 現実世界のネットワークの特徴量と性質 次数分布 平均距離 クラスター係数 その他の特徴量 木っぽさ それらの性質を活用したグラフアルゴリズム セオリー方面 近接中心性の近似 コンパクトルーティング 支配集合問題の近似 プラクティカル方面 最短路 密部分グラフ列挙 可視化 タイトルは 1 年前にやった PFI セミナーと似ていますが，内容はあまりかぶっていません．今回は，グ
QuickGraph-A-C-graph-library-with-Graphviz-Sup
A generic directed graph library with a Graphviz Web Control Bonus! In this article, you will learn about a 100% C# Generic Graph Library, an attempt to port the Boost Graph Library (BGL) from C++ to C#. Download updated source and downloads from CodePlex Download source code - 232.4 KB Download assembly + doc - 357.2 KB There have been a lot of changes to the source code and the article below, si
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グラフ探索アルゴリズムのカレンダー | Advent Calendar 2015 - Qiita
GitHub - takemaru/graphillion: Fast, lightweight graphset operation library
Boost.Graphの設計と、最短経路アルゴリズムの使い方いろいろ
Developer's Guide - Google Chart API - Google Code