グラフニューラルネットワーク ―PyTorchによる実装―
村田剛志(著)
/オーム社
作品情報
※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
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商品情報
- 著者
- 村田剛志
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - アプリケーション・プログラミング
- 出版社
- オーム社
- 書籍発売日
- 2022.07.15
- Reader Store発売日
- 2022.07.13
- ファイルサイズ
- 134MB
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この作品のレビュー
平均 4.0 (1件のレビュー)
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グラフニューラルネットワーク(GNN)について基本的な内容の解説と、PyTorch Geometricを用いた実装方法が簡単に記載されている。
ある程度Deep Learningについては把握していて…、GNNに入門したい人向けの日本語書籍としてとても勉強になった。
第7章にはさらに勉強するためのリンクがまとめられており、とても良い。続きを読む投稿日:2022.08.28
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