Submit Search
Upload
20140925 multilayernetworks
•
Download as PPTX, PDF
•
0 likes
•
386 views
T
tm1966
Follow
Brief explanation of Kivela's "Multilayer Networks". http://arxiv.org/abs/1309.7233
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 10
Download now
Recommended
20160901 jwein
20160901 jwein
tm1966
Mxnetによるデープラーニングでセミの抜け殻を識別する
Mxnetによるデープラーニングでセミの抜け殻を識別する
dokechin
[DL輪読会]AdaShare: Learning What To Share For Efficient Deep Multi-Task Learning
[DL輪読会]AdaShare: Learning What To Share For Efficient Deep Multi-Task Learning
Deep Learning JP
Densely Connected Convolutional Networks
Densely Connected Convolutional Networks
harmonylab
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentationの紹介
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentationの紹介
KCS Keio Computer Society
PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
Shohei Taniguchi
Thesis introduction audo_signal_processing
Thesis introduction audo_signal_processing
MakotoShirasu
[DL輪読会]Network Deconvolution
[DL輪読会]Network Deconvolution
Deep Learning JP
Recommended
20160901 jwein
20160901 jwein
tm1966
Mxnetによるデープラーニングでセミの抜け殻を識別する
Mxnetによるデープラーニングでセミの抜け殻を識別する
dokechin
[DL輪読会]AdaShare: Learning What To Share For Efficient Deep Multi-Task Learning
[DL輪読会]AdaShare: Learning What To Share For Efficient Deep Multi-Task Learning
Deep Learning JP
Densely Connected Convolutional Networks
Densely Connected Convolutional Networks
harmonylab
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentationの紹介
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentationの紹介
KCS Keio Computer Society
PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
PyTorch, PixyzによるGenerative Query Networkの実装
Shohei Taniguchi
Thesis introduction audo_signal_processing
Thesis introduction audo_signal_processing
MakotoShirasu
[DL輪読会]Network Deconvolution
[DL輪読会]Network Deconvolution
Deep Learning JP
LAB-ゼミ資料-1-20150413
LAB-ゼミ資料-1-20150413
Yuki Ogasawara
Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks読んだ
Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks読んだ
Yusuke Uchida
深層学習 勉強会第1回 ディープラーニングの歴史とFFNNの設計
深層学習 勉強会第1回 ディープラーニングの歴史とFFNNの設計
Yuta Sugii
Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks
Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks
harmonylab
ラビットチャレンジレポート 深層学習Day1
ラビットチャレンジレポート 深層学習Day1
HiroyukiTerada4
物体検出 論文読み
物体検出 論文読み
JunMatsukuma
2014.02.20_5章ニューラルネットワーク
2014.02.20_5章ニューラルネットワーク
Takeshi Sakaki
輪読資料 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
輪読資料 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
Kotaro Asami
ResNetの仕組み
ResNetの仕組み
Kota Nagasato
matsumura m
matsumura m
harmonylab
確率モデルを使ったグラフクラスタリング
確率モデルを使ったグラフクラスタリング
正志 坪坂
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
harmonylab
Essentially no barriers in neural network energy landscape
Essentially no barriers in neural network energy landscape
Simossyi Funabashi
深層学習(講談社)のまとめ(1章~2章)
深層学習(講談社)のまとめ(1章~2章)
okku apot
人工知能13 deep learning
人工知能13 deep learning
Hirotaka Hachiya
Prml5 6
Prml5 6
K5_sem
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
Haruki Eguchi
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
Haruki Eguchi
PRML読書会1スライド(公開用)
PRML読書会1スライド(公開用)
tetsuro ito
Deep Collective Classification in Heterogeneous Information Networks
Deep Collective Classification in Heterogeneous Information Networks
Kota Kakiuchi
情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx
情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx
tm1966
Networks, Deep Learning and COVID-19
Networks, Deep Learning and COVID-19
tm1966
More Related Content
What's hot
LAB-ゼミ資料-1-20150413
LAB-ゼミ資料-1-20150413
Yuki Ogasawara
Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks読んだ
Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks読んだ
Yusuke Uchida
深層学習 勉強会第1回 ディープラーニングの歴史とFFNNの設計
深層学習 勉強会第1回 ディープラーニングの歴史とFFNNの設計
Yuta Sugii
Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks
Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks
harmonylab
ラビットチャレンジレポート 深層学習Day1
ラビットチャレンジレポート 深層学習Day1
HiroyukiTerada4
物体検出 論文読み
物体検出 論文読み
JunMatsukuma
2014.02.20_5章ニューラルネットワーク
2014.02.20_5章ニューラルネットワーク
Takeshi Sakaki
輪読資料 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
輪読資料 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
Kotaro Asami
ResNetの仕組み
ResNetの仕組み
Kota Nagasato
matsumura m
matsumura m
harmonylab
確率モデルを使ったグラフクラスタリング
確率モデルを使ったグラフクラスタリング
正志 坪坂
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
harmonylab
Essentially no barriers in neural network energy landscape
Essentially no barriers in neural network energy landscape
Simossyi Funabashi
深層学習(講談社)のまとめ(1章~2章)
深層学習(講談社)のまとめ(1章~2章)
okku apot
人工知能13 deep learning
人工知能13 deep learning
Hirotaka Hachiya
Prml5 6
Prml5 6
K5_sem
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
Haruki Eguchi
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
Haruki Eguchi
PRML読書会1スライド(公開用)
PRML読書会1スライド(公開用)
tetsuro ito
Deep Collective Classification in Heterogeneous Information Networks
Deep Collective Classification in Heterogeneous Information Networks
Kota Kakiuchi
What's hot
(20)
LAB-ゼミ資料-1-20150413
LAB-ゼミ資料-1-20150413
Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks読んだ
Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks読んだ
深層学習 勉強会第1回 ディープラーニングの歴史とFFNNの設計
深層学習 勉強会第1回 ディープラーニングの歴史とFFNNの設計
Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks
Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks
ラビットチャレンジレポート 深層学習Day1
ラビットチャレンジレポート 深層学習Day1
物体検出 論文読み
物体検出 論文読み
2014.02.20_5章ニューラルネットワーク
2014.02.20_5章ニューラルネットワーク
輪読資料 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
輪読資料 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
ResNetの仕組み
ResNetの仕組み
matsumura m
matsumura m
確率モデルを使ったグラフクラスタリング
確率モデルを使ったグラフクラスタリング
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
Essentially no barriers in neural network energy landscape
Essentially no barriers in neural network energy landscape
深層学習(講談社)のまとめ(1章~2章)
深層学習(講談社)のまとめ(1章~2章)
人工知能13 deep learning
人工知能13 deep learning
Prml5 6
Prml5 6
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
[第2版]Python機械学習プログラミング 第12章
PRML読書会1スライド(公開用)
PRML読書会1スライド(公開用)
Deep Collective Classification in Heterogeneous Information Networks
Deep Collective Classification in Heterogeneous Information Networks
More from tm1966
情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx
情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx
tm1966
Networks, Deep Learning and COVID-19
Networks, Deep Learning and COVID-19
tm1966
友人関係と感染症伝搬をネットワークで理解する
友人関係と感染症伝搬をネットワークで理解する
tm1966
Graph Neural Networks
Graph Neural Networks
tm1966
Network analysis and visualization by Google Colaboratory
Network analysis and visualization by Google Colaboratory
tm1966
Networks, Deep Learning (and COVID-19)
Networks, Deep Learning (and COVID-19)
tm1966
20191107 deeplearningapproachesfornetworks
20191107 deeplearningapproachesfornetworks
tm1966
Structural data analysis based on multilayer networks
Structural data analysis based on multilayer networks
tm1966
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Diffusion in Net...
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Diffusion in Net...
tm1966
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Models
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Models
tm1966
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Algorithms
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Algorithms
tm1966
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Metrics
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Metrics
tm1966
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Example of Netwo...
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Example of Netwo...
tm1966
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Introduction of ...
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Introduction of ...
tm1966
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Orientation
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Orientation
tm1966
More from tm1966
(15)
情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx
情報理工学院情報工学系村田研究室.pptx
Networks, Deep Learning and COVID-19
Networks, Deep Learning and COVID-19
友人関係と感染症伝搬をネットワークで理解する
友人関係と感染症伝搬をネットワークで理解する
Graph Neural Networks
Graph Neural Networks
Network analysis and visualization by Google Colaboratory
Network analysis and visualization by Google Colaboratory
Networks, Deep Learning (and COVID-19)
Networks, Deep Learning (and COVID-19)
20191107 deeplearningapproachesfornetworks
20191107 deeplearningapproachesfornetworks
Structural data analysis based on multilayer networks
Structural data analysis based on multilayer networks
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Diffusion in Net...
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Diffusion in Net...
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Models
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Models
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Algorithms
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Algorithms
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Metrics
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Network Metrics
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Example of Netwo...
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Example of Netwo...
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Introduction of ...
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Introduction of ...
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Orientation
Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Orientation
Recently uploaded
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
Yuki Kikuchi
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
FumieNakayama
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
博三 太田
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
akihisamiyanaga1
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
FumieNakayama
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
UEHARA, Tetsutaro
Recently uploaded
(8)
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
20140925 multilayernetworks
1.
Multilayer Networks輪読会 4.2.5から4.4まで
村田剛志(東工大)
2.
4.2.5 inter-layer diagnostics
• ここまでは、monoplexネットワークの特徴量をmulti-layerに拡張したもの ばかり – multi-layerならではの新たなものが欲しい • layer内networkを比較する特徴量 – global overlap[45]: 2つのlayerで共有する辺の数 – global inter-clustering coefficient[259]:layerにまたがるクラスタ係数 – layer間の隣接行列要素の相関[19] – degree of multiplexity[178]:(複数の型の辺をもつ頂点ペア数)/(全ての頂点ペ ア数) – 次数やlocal clustering coefficientの相関[19,104,182,250,259] • 純粋にmulti-layerに特有の特徴量 – interdependence[234,250]:最短パスの中で、複数のlayer辺が使われる割合 – 全頂点が全layerにあるmultiplex network以外の特徴量 • 頂点のmultiplexity degree [285]:その頂点が存在するlayerの数 • [67]:社会ネットでmultiplexity degreeが1のものと2以上のもの(bridge)を比較 – layer毎に別communityと解釈なら、assortativityやmodularityも特徴量[226]
3.
4.3 Models of
Multiplex Networks • 人工multiplex networksを作る単純な方法 – 通常の生成モデル(ER random graph や configuration model)を用いて各層を作り、次に layer間を辺でつなぐ[125,199,231][125,217] – 各層を独立に作ったmultiplex networkから始め て、次に(ノードのラベルを変えるなどして)layer間 の相関を作り出す方法[104] • Exponential random graph models (ERGMs)は multilevel networksやmultiplex networksを扱 える푃(퐺푀) = exp 휃 ∙ 푓 퐺푀 푍 휃 [122,273,274][153] model parameter を表すベクトル network diagnostics 正規化関数(異 種辺の△)のベクトル
4.
microcanonical/canonical network ensembles[256,316]
• microcanonical ensembles – 制約集合を厳密に満たすネットワークの集合 • canonical network ensembles – Shannon entropy最大化:平均的に制約を満たす – multiplex networkよりも辺の重なりに対して有効 • (空間に埋め込まれた)spatial networksのモデ ル化に使われる[150]
5.
他の生成モデル • 優先的選択などの手法をmultiplex
networkに拡 張したもの – Criado[95](一部の頂点だけを含んだ)layerを増やすこ とでmultiplex networkの成長をモデル化 – 優先的戦略で辺や頂点を追加するもの[182,214,250] • layer間の辺が作られる確率は、layer内の次数(からなる関 数)に比例 attachment kernel • attachment kernelがaffine(平行移動を伴う線形写像) • 異なるlayerに頂点が異なる回数だけ生成されるのを許すモ デル • 非線形のattachment kernel
6.
4.4 Models of
interconnected networks • monoplexネットワークの生成モデルを他のmultilayer に一般化 – 動的プロセスの研究にモデルは有効 • 似通ったネットワークモデルの研究 – interacting network, node color, node type, module – block modelやmixture modelによるモデル化も • 単純な方法は各layerを作って、異なるlayer間をランダ ムに辺で結ぶ(lattice, ER random graph, configuration network, BA network) – 均一にランダムにする必要はない • layer間を結ぶ異なる戦略で中心性がどう変わるかの研究 • SIRでの伝搬にどう影響するかの研究
7.
configuration modelの拡張 •
複数の次数分布を多変数で表す 푃훼(푘1, … , 푘푏) layer αの頂点がlayer βの頂点kβ個とつながる確率 – [10,200] – Soderberg 푃(푘1, … , 푘푏) layer独立な多次元分布+ 휏훼훽 – Newman – Gleeson – [17] node-colored graphのERモデル – [9] node-colored 2部グラフのconfiguration model layerαとβ間 の辺の割合 푃훼(푘) 各layerの次数分布+ mixing matrix layer間の 辺の割合 結合確率行列P 푃훼훽 (푘) layerαの頂点がk個のlayerβ の頂点とつながる確率 • layer内-layer間の次数相関を取り入れたモデ ル 푃훼훽 (푘, 푘′) layerα内で次数kの頂点がk’個のlayerβの頂点とつながる確率 푃훼훽 (푘훼훼, 푘훼훽, 푘′ 훽훽, 푘′ 훼훽) layer内次数layer間次数
8.
configuration model •
(2頂点をランダムに選んで辺を追加する) random graphでは次数分布がポアソン分布 • 任意の次数分布のネットワークを生成する手 法 – 与えられた次数の切り株を用意 – 切り株の間をランダムにつなぐ 頂 点 次 数 a 2 b 2 c 3 d 3 e 4 a b c d e b c d e a a b d c e
9.
Stochastic block model
(1) http://tuvalu.santafe.edu/~aaronc/courses/5352/fall2013/ • 与えられたグラフの背後にある生成モデルの パラメータ – k:グループ数 予め与える – 푧 :各頂点のグループID パラメータ – M:グループ間の結合確率の行列(k*k) • モデルからグラフを生成 – 頂点iとjの間の辺をMzizjの確率で生成(ziとzjは頂 点iとjが属するグループのID) • グラフからモデルを推定
10.
Stochastic block model
(2) http://tuvalu.santafe.edu/~aaronc/courses/5352/fall2013/ • M(stochastic block matrix)と生成されるグラフ – グループ内:ランダムグラフ、グループ間:ランダム 2部グラフ 対角成分0.50 それ以外0.01 →グループ内が密 対角成分0.01 それ以外0.12 →グループ間が密
Download now