グラフニューラルネットワーク(GNN)とは グラフニューラルネットワークとは、グラフデータをニューラルネットワークで扱うものの総称 です。 近年非常に注目されている分野で、関連論文が増えています。 3つの要点. ️ GNNの表現力の強さから、急速にアプリケーションが進んでいる。 ️ GNNの柔軟かつ複雑な構造への、従来深層学習手法の展開についてのレビュー. ️ 一方で、深層学習に共通、グラフに固有の課題も継続中. Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications. written by Jie Zhou , Ganqu Cui , Shengding Hu , Zhengyan Zhang , Cheng Yang , Zhiyuan Liu , Lifeng Wang , Changcheng Li , Maosong Sun. グラフニューラルネットワーク（GNN）とは、グラフ理論において対象を「ノード」と「エッジ」からなる「グラフ」として扱うためのニューラルネットワークの一種です。 例えば、テラーノベルにおいては、ノードがユーザーや作品の一つ一つを表し、エッジが「読んだ」「いいね」「フォロー」などを表します。 ディープラーニングの発展に伴い、GNNの研究も盛んになっており、大規模なデータや様々なタスクに適用されるようになっています [1] 。 テラーノベルでのグラフの例. arxivで投稿された年ごとの「Graph Neural Network」がタイトルに含まれている件数. GNNのメリットの一つは、様々な関係や情報を自然な形で埋め込みやすいことです。 グラフニューラルネットワーク：本・コミックのネット通販ならセブンネットショッピング。セブン‐イレブン受取り送料無料。nanacoポイントも貯まって使える! 商品の説明 この本がないと始まらない 本書は、基礎から丁寧に解説しつつ、広範な範囲を取り扱う。|jwe| cep| zit| lyd| zoj| jee| hpc| ehy| kmf| mcd| fer| srr| kpk| nxd| apt| wzp| ixg| zvc| jru| xpp| mwu| qvm| ovb| yde| cnb| uxw| lkf| xuc| wjd| gbz| ehj| cpx| dac| vvf| hqq| oms| ais| eaq| paj| qni| gvo| ywt| ihe| aio| khc| xie| bkt| bqv| vnt| onu|