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グラフニューラルネットワーク入門

グラフニューラルネットワーク入門

～GNN:Graph Neural Networks～
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概要

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

開催日

  • 2022年9月27日(火) 10時00分 ～ 16時30分

修得知識

  • グラフニューラルネットワークの基礎知識
  • グラフニューラルネットワークの応用
  • 今後の学習のための情報源

プログラム

　深層学習は、画像認識や自然言語処理などの分野において華々しい成果を収めてきており、それをグラフに対して適用するための研究が近年非常に盛んになってきている。グラフやグラフ中の頂点を高精度に分類することができれば、高度な画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類などへの応用が期待できる。その一方で、グラフを扱う上での固有の問題やチャレンジがあることも指摘されてきている。
　本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても述べる。

  1. イントロダクション
    1. 畳み込みニューラルネットワーク
    2. グラフの深層学習
    3. グラフを対象としたタスク
  2. グラフニューラルネットワークの応用
    1. 画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類
    2. COVID-19とグラフニューラルネットワーク
  3. グラフエンベディング
    1. エンベディング
    2. DeepWalk
    3. LINE
  4. Spectral Graph Convolution
    1. グラフ畳み込みのアプローチ
    2. グラフラプラシアン
    3. グラフフーリエ変換
    4. ChebNet
    5. GCN
  5. Spatial Graph Convolution
    1. PATCHY-SAN
    2. DCNN
    3. GraphSAGE
  6. 関連トピック
    1. Graph autoencoder
    2. Attention、GAT
    3. GraphRNN
    4. 動的変化とGNN
    5. 敵対的攻撃とGNN
    6. GNNの単純化・可能性・限界
    7. GNNの説明可能性
  7. 今後の課題
    1. 浅い構造
    2. 動的グラフ
    3. 非構造データ
    4. スケーラビリティ
  8. PyTorchによる実装
    1. 深層学習ライブラリ
    2. Google Colaboratory
    3. PyTorch
    4. PyTorch Geometric
    5. Open Graph Benchmark
  9. 今後の学習のための情報源
    1. サーベイ論文、書籍
    2. Web上の情報源
    3. チュートリアル
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講師

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主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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