グラフニューラルネットワーク

グラフニューラルネットワークの理論から応用先、実装の知識まで修得できる! 深層学習をグラフ (ネットワーク) で表される構造データに対して適用するための研究が盛んになっています。グラフ中の頂点やグラフ全体を高精度に分類できれば、高度な画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類、さらには新型コロナウイルス (COVID-19) への対処のための応用なども期待できます。 本書では、グラフニューラルネットワークの基本的な知識および研究事例について説明し、 PyTorch による実装について紹介するとともに、今後の学習のための情報源についても解説します。 はじめに 第 1 章 グラフニューラルネットワークとは 第 2 章 グラフエンベディング 第 3 章 グラフにおける畳み込み 第 4 章 関連トピック 第 5 章 実装のための準備 第 6 章 PyTorch Geometric による実装 第 7 章 今後の学習に向けて おわりに