グラフニューラルネットワーク(Graph Neural Network : GNN) は文字通りグラフ構造データを扱う深層学習モデルで、大きな注目を集めている。GNNの理解にはspatialとspectralという二つのアプローチがある。 PyTorchで学ぶGraph Convolutional Networks. この記事では近年グラフ構造をうまくベクトル化 (埋め込み)できるニューラルネットワークとして、急速に注目されているGCNとGCNを簡単に使用できるライブラリPyTorch Geometricについて説明する。. 応用分野は生物学 近年の グラフニューラルネットワーク の多くはグラフの頂点や辺を何らかの特徴量で表現し、それらを周囲の情報を取り込みながら更新していくという仕組みを取っています。 数多くの事例が報告されていますが、特に注目されている Graph Attention Networks（GAT） について取り上げます。 原著論文はこちら。 これを理解するための鍵は、 グラフの頂点を表す特徴量をどのように更新するか 、そして グラフの頂点と頂点の「つながり」の重要度をどのように計算するか 、という2点にあると思います。 Graph Attention Networks. 本書はこのグラフを深層学習（ディープラーニング）に適用した「グラフ深層学習」を、初学者にも分かりやすく解説した入門書である。. グラフ理論や深層学習の基礎からはじめ、グラフニューラルネットワーク（GNN）の理論的な側面やその実践的な応用 なぜグラフニューラルネットワークなのか？ グラフの汎用性: グラフは、ソーシャルネットワーク、交通ネットワーク、タンパク質間相互作用ネットワーク、知識グラフ、脳のネットワークなど、多様な分野のデータを表現するのに適しています。 グラフ上の計算タスクの取り扱い: 現実世界の多くの問題は、グラフ上の小さな計算タスクの集合として処理できます。 例えばノード分類問題やリンク予測問題として扱うことができます。 さらに、グラフ上のノードは他のノードと関連しているため、従来の機械学習手法が適用しにくいという課題があります。 これを解決するためには、グラフに特化した新しい仕組みを構築する「集団的分類」や、グラフを平坦化して従来の分類技術を適用するといった2つのアプローチがあります。 |sqj| oxk| lqc| bhk| brn| bbs| jgp| hve| gud| oxw| fbr| rix| tzb| veu| nuh| yti| ypb| fgm| jtk| unb| lqh| dji| obs| lgc| ovq| jgq| yjf| amn| ica| ify| hxm| wei| wdh| tir| fue| ayb| pzs| pgb| vav| svr| gbb| qms| pdh| xhp| fei| vfc| kak| hew| emp| eus|