グラフニューラルネットワーク ―PyTorchによる実装―

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。深層学習でネットワークを解析する世界最前線の研究を1冊で学ぶ！　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。それが、本書で解説するグラフニューラルネットワークです。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る、世界最前線の研究です。　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。Google Colaboratoryで解説するとともに、サンプルコードもついています。まえがき第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