【中止】これから始めるグラフニューラルネットワーク(ＧＮＮ)入門

セミナー趣旨

受講対象・レベル

・深層学習のグラフへの適用に興味がある方

習得できる知識

・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

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 (時間があれば解説)

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　(時間があれば解説)
　5.2 DCNN　(時間があれば解説)
　5.3 GraphSAGE

６．関連トピック
　6.1 Graph autoencoder
　6.2 Attention, GAT
　6.3 GraphRNN　(時間があれば解説)
　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

　　□質疑応答□

※講演内容詳細はアップデートする可能性がございます。

［キーワード］グラフニューラルネットワーク、グラフエンベディング、グラフ畳み込み、PyTorch

セミナー講師

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受講について

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• セミナー中、講師へのご質問が可能です。
• 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
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配布資料

• PDFテキスト(印刷可・編集不可)