グラフニューラルネットワークの基礎からPyTorchによる実装まで

セミナー趣旨

  　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。

セミナープログラム

  1　イントロダクション
　　1.1　畳み込みニューラルネットワーク
　　1.2　グラフの深層学習
　　1.3　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
　　2.1　画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類
　　2.2　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
　　3.1　エンベディング
　　3.2　DeepWalk
　　3.3　LINE

　4　Spectral Graph Convolution
　　4.1　グラフ畳み込みのアプローチ
　　4.2　グラフラプラシアン
　　4.3　グラフフーリエ変換
　　4.4　ChebNet
　　4.5　GCN

　5　Spatial Graph Convolution
　　5.1　PATCHY-SAN
　　5.2　DCNN
　　5.3　GraphSAGE

　6　関連トピック
　　6.1　Graph autoencoder
　　6.2　Attention、GAT
　　6.3　GraphRNN
　　6.4　動的変化とGNN
　　6.5　敵対的攻撃とGNN
　　6.6　GNNの単純化・可能性・限界
　　6.7　GNNの説明可能性

　7　今後の課題
　　7.1　浅い構造
　　7.2　動的グラフ
　　7.3　非構造データ
　　7.4　スケーラビリティ

　8　PyTorchによる実装
　　8.1　深層学習ライブラリ
　　8.2　Google Colaboratory
　　8.3　PyTorch
　　8.4　PyTorch Geometric
　　8.5　Open Graph Benchmark

　9　今後の学習のための情報源
　　9.1　サーベイ論文、書籍
　　9.2　Web上の情報源
　　9.3　チュートリアル

セミナー講師

村田　剛志（むらた　つよし）　氏　 　東京工業大学　情報理工学院　情報工学系　知能情報コース　教授（博士（工学））

 ＜経歴＞ 　

　1990年　東京大学　理学部　情報科学科卒業
　1992年　東京大学大学院　理学系研究科　修士課程修了
　1997年　東京工業大学　博士（工学）取得
　　現在、東京工業大学　情報理工学院　情報工学系　教授

 ＜研究＞ 　人工知能、ネットワーク科学、機械学習、等  

 ＜学会＞ 　人工知能学会、情報処理学会、日本ソフトウエア科学会、等

セミナー受講料

お1人様受講の場合　51,700円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）
 
受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

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