グラフニューラルネットワーク―PyTorchによる実装 [単行本]

グラフニューラルネットワーク―PyTorchによる実装 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  深層学習でグラフを解析する世界最前線の研究を１冊で学ぶ！実社会への応用が期待される注目の技術。

• 目次

  はじめに
  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

• 出版社からのコメント

  本書は、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。

• 内容紹介

  グラフニューラルネットワークの理論から応用先、実装の知識まで修得できる！
  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。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ます。
  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。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  村田 剛志(ムラタ ツヨシ)
  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。１９９０年東京大学理学部情報科学科卒業。１９９２年同大学院理学系研究科修士課程修了。東京工業大学工学部助手、群馬大学工学部助手、同講師、国立情報学研究所助教授、科学技術振興事業団さきがけ研究２１研究員（兼任）、東京工業大学大学院情報理工学研究科助教授を経て２０２０年より現職。博士（工学）。人工知能、ネットワーク科学、機械学習に関する研究に従事。人工知能学会、情報処理学会、日本ソフトウェア科学会、ＡＡＡＩ、ＡＣＭ、各会員

グラフニューラルネットワーク―PyTorchによる実装 の商品スペック