株式会社ディー・エヌ・エーに AI スペシャリストとして新卒で入社した @634kami です。 CNNなどディープなニューラルネットワークの台頭により一躍世界中の関心を集めるようになった機械学習分野ですが、最近の生成AIブームによりますます関心が高まっています。機械学習については、画像や自然言語といった馴染み深いデータを対象に扱うものについてはよく知られていますが、グラフと呼ばれるデータを扱うグラフニューラルネットワーク(GNN) については研究における注目度の割に、世間からの知名度がありません。 この記事では、グラフについて知らない方でも分かるように、最初にGNNが何に使えるのかの話を中心に解説した後、実際の仕組みを知りたい方向けにモデルの紹介や様々なトピックについて網羅的に解説します！また、最後に PyTorch Geometric(PyG) を利用した実装方法についても触れます。
はじめに 2018年はグラフを扱う深層学習(GNN; graph neural network)が大きく発展した1年でした. その一方で, 提案される手法が多くなるに連れて, それぞれの関係性や全体像が見えづらくなっている印象があります. その問題を受けてか, 年末頃からこのような図を含むサーベイ論文[1-3]がarXivに立て続けに登場していたので, その内容をまとめてみました. 長いので3部作に分けようと思います. GNNまとめ(2): 様々なSpatial GCN - Qiita GNNまとめ(3): 発展編とこれから - Qiita [1]より引用. ちなみに, 本記事に限らず, GNNという言葉は2通りの意味で用いられているので注意してください. 本記事のタイトルのようにGNNがグラフを扱う深層学習全般を指すこともあれば, 図にあるように. 畳込みを利用しないアルゴリズムを指すこ
【ネットワークの統計解析】第8回 事例紹介「Uber における GNN の活用」 - Sansan Tech Blog
こんにちは． DSOC 研究開発部の黒木裕鷹です． 夏の訪れを感じつつある最近ですが，ランニングをはじめました． 形から入ろうと思い，かっちょいいシューズとウェアを揃えたのですが，なんとか1週間は続いており気分が良いです． まだまだ2, 30分走るだけでバテバテになってしまいますが，いずれは健康大魔神になろうと思っています． さて，この連載では，自分の勉強・復習も兼ねて，ネットワークデータにまつわる（統計）解析を気の向くままに紹介しています． 前回の記事では，グラフラプラシアン・グラフフーリエ変換について簡単におさらいしました． あまり理論やモデルの紹介ばかりが続いても面白くないので，今回の記事ではビジネス応用の事例紹介をしたいと思います． 具体的には，Uber における GNN の適用事例を2つほど取り上げることにしました． 私たちの生活にもすっかり浸透した Uber や UberEat
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムでは一般的に、断片化されたテキストをEmbeddingによってベクトル化し、関連する情報を検索、そして質問に回答するという形式が採用されるかと思います。 しかし本来、RAGのデータソースは断片化されたテキストに限定はされていません。その一つとして、Knowledge Graph(知識グラフ)というものが存在します。 本記事では、そんなKnowledge Graphを利用した新しいRAGのシステム、GNN-RAGについて紹介します。 サマリー GNN-RAGは、Knowledge Graphから関連するデータの取得にGNNを使用します。この手法を利用することで、既存のKnowledge Gr
概要 GNNは, 信号処理の観点でローパスフィルタの効果を持っている. そして, GNNが通常のMLPに比べて高精度となるようなデータでは, 低周波成分に(タスクに関して)有用な情報が多く含まれており, 高周波成分には無駄な情報が多いようなケースになっているように見受けれられる. また, 実際にタスクの精度を様々なフィルタで比較すると, 信号処理の観点での性質が反映された結果を与えている. GNNの最も大きな役割（通常のMLPとの違い）は, ローパスフィルタとしての性質の影響なのではないかと考えられる. 逆に言うと, ローパスフィルタとしての性質が生かせるようなデータが, GNNの効果が最も期待出来るものなのではないかと考えられる. 内容 はじめに GNNとはどのようなものだったか？ 信号処理のいくつか GNNのローパスフィルタとしての役割 まとめ 1. はじめに Graph Neural
株式会社水木プロダクション on Twitter: "昭和40年前後に水木が書いた文章が出てきました。戦記マンガについての思いが綴られていました「ぼくが書きたいのは敗け戦の話だったんだがそれは許されないのだ（中略）本が売れるためには戦争に肯定的にならざるを得ない。自分が思ったことを書… https://t.co/VZyHY0gNN8"
昭和40年前後に水木が書いた文章が出てきました。戦記マンガについての思いが綴られていました「ぼくが書きたいのは敗け戦の話だったんだがそれは許されないのだ（中略）本が売れるためには戦争に肯定的にならざるを得ない。自分が思ったことを書… https://t.co/VZyHY0gNN8
大学の先生の教え。GNN教と呼ばれていた。ありがたや。 1. 人間は弱くて、意気地がなくて、だらしがないものだということを認めましょう。 2. 人間能力には差があることを認めましょう。 3. 人間能力の良いところを伸ばしましょう。弱いところを矯正しようとしないように。 4. 人間に能力以上の無理をさせないように。プライドは絶対傷つけないように。 5. 同じことを繰り返しやっている場合には、努力によって能力の差を大きく縮めることができることを知りましょう。 6. 叱咤激励は害が多いのでやめましょう。その代わり、褒めましょう。結果が出るまで待ちましょう。だまされ上手になりましょう。 7. 人間は一人だけではハッピーになれません。皆でハッピーになるように努めましょう。 8. 絶対に落ちこぼれを作らないようにしましょう。最低の人を基準に人を評価しましょう。 9. 常に仕事や生活のやり方の改善をし続
蒼と碧の幻想 No humour, No life♪ 東京から北海道に移住した３０代ばついち（男）のライフログです。 大学の先生の教え。GNN教と呼ばれていた。ありがたや。 人間は弱くて、意気地がなくて、だらしがないものだということを認めましょう。 人間能力には差があることを認めましょう。 人間能力の良いところを伸ばしましょう。弱いところを矯正しようとしないように。 人間に能力以上の無理をさせないように。プライドは絶対傷つけないように。 同じことを繰り返しやっている場合には、努力によって能力の差を大きく縮めることができることを知りましょう。 叱咤激励は害が多いのでやめましょう。その代わり、褒めましょう。結果が出るまで待ちましょう。だまされ上手になりましょう。 人間は一人だけではハッピーになれません。皆でハッピーになるように努めましょう。 絶対に落ちこぼれを作らないようにしましょう。最低の
拙著『グラフニューラルネットワーク』が重版して第 3 刷となりました。皆さまありがとうございます！ 拡散モデルと最適輸送でもやりましたが、漫画家さんやイラストレーターさんが重版したときに重版感謝の描き下ろしイラストを投稿しているのを見ていいなと思ったので、僕も専門書が重版したときに重版感謝の書き下ろし専門記事を投稿します。 本稿では、ICLR 2024（5/7 - 5/11 @ウィーン）で発表されたグラフニューラルネットワーク (GNN) 関連の研究動向を紹介します。 ICLR 2024 で発表された GNN 関連の論文は全部で 170 本です。凄まじい量ですね。ICLR 2024 では全て合わせて 2296 本の論文が採択されたので、7.4 パーセントが GNN 関連ということになります。この分量からも、GNN が活気ある研究対象であることが伺えます。 以下では、代表的なトピックについて
PyTorch GeometricでGraph Neural Network（GNN）入門｜はやぶさの技術ノート
こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。仕事でもプライベートでも機械学習で色々やってます。 今回はGraph Neural Network（以下 GNN）について勉強したので、備忘録も兼ねて本記事を書きます。
テラーノベルで機械学習を中心に担当している川尻です。最近、グラフニューラルネットワーク(GNN)に注目してサーベイしています。今回は、実際のテラーノベルのデータを簡単なモデルに適用してみたので報告します。 グラフニューラルネットワーク (GNN) グラフニューラルネットワーク（GNN）とは、グラフ理論において対象を「ノード」と「エッジ」からなる「グラフ」として扱うためのニューラルネットワークの一種です。例えば、テラーノベルにおいては、ノードがユーザーや作品の一つ一つを表し、エッジが「読んだ」「いいね」「フォロー」などを表します。ディープラーニングの発展に伴い、GNNの研究も盛んになっており、大規模なデータや様々なタスクに適用されるようになっています[1]。 テラーノベルでのグラフの例 arxivで投稿された年ごとの「Graph Neural Network」がタイトルに含まれている件数 G
はじめに 本記事は3部作のうち第2部です. GCNの導入や記号の定義などは前回の記事をご参照ください. GNNまとめ(1): GCNの導入 - Qiita 前回の記事でSpatial GCNの導入までを書いたので, 今回は様々なSpatial GCNについて重要と思われるものをかいつまんで簡単に紹介します. すべての論文を読んだわけではないので, 間違いなどがございましたら遠慮なくご指摘いただけると助かります. また, 各アルゴリズムにつき図を1枚貼っていますが, これは説明のためというより見た目で区別しやすくするためです. [1]より引用. GCNは, CNNのようにフィルタの畳込みをグラフ上で行うことでグラフやノードの潜在ベクトルを得る方法です. 畳込みの定義の仕方にはグラフフーリエ変換を用いるアプローチとより直接的なアプローチの2種類がありますが, ここでは後者について説明します.
近年、Google, Apple, Facebook, Amazonなど、世界を代表する企業で研究されている分析手法があります。それがグラフニューラルネットワーク(GNN)です。GNNは現在ではビジネスで結果を出す段階にまで進化を遂げてきました。 今回はGNNとは何かから、実際にどのような結果を出しているかを紹介します。 GNNとは何かグラフニューラルネットワーク (GNN) とは、グラフ上の問題を扱うニューラルネットワークです。 グラフとは、以下のノードとエッジから成るデータ構造を示します。 ・ノード：何かの対象を表す ・エッジ：ノード同士を結び、関係性を表す このグラフの使用例として、GNNでは以下のものがあります。 ・コミュニティ：ノード→人、エッジ→友人関係 ・交通：ノード→地点、エッジ→ルート ・化合物：ノード→原子、エッジ→結合 Graph Neural Networks: M
はじめに 本記事は3部作の最終回です. 記号の定義などは第1回の記事をご参照ください. GNNまとめ(1): GCNの導入 - Qiita 種々のGCNを紹介した第2回の記事はこちら. GNNまとめ(2): 様々なSpatial GCN - Qiita 今回はautoencodersによるグラフ埋め込みの獲得やGAN, 時間発展のあるグラフなど発展的な事項を扱います. [1]より引用. その他 第1部, 第2部の小見出しを受けて「その他」という名目でまとめます. AE/VAE 前回までグラフの埋め込みを得るための畳込みについて考えてきましたが, 画像において行われているように, autoencoderやVAEを用いて教師なしの表現学習をしたいと思うのは自然な流れです. しかし, 畳込みの逆演算としてのdecodeの方法は自明ではありません. 本記事では, ニューラルネットを使わずにdeco
2019年7月3日、nlpaper.challengeが主催するイベント「第1回 NLP/CV最先端勉強会」が開催されました。NLP/CVの知見をもとにEmbedding やグラフ、対話応答、text2image などの様々な分野の最先端の研究成果をサーベイする本勉強会。今回は、グラフと対話応答のサーベイチーム報告会と、CVPR2019速報を行いました。プレゼンテーション「Graph: A Survey of Graph Neural Networks, Embedding, Tasks and Applications」に登壇したのは、内橋堅志氏。 グラフにまつわるサーベイまとめ Kenshi Uchihashi氏：僕はグラフについてサーベイしていまして、幅広くやっているのですが、特にGraph Neural NetworksやGraph Embedding、Link Predictio
Kamil Galeev on Twitter: "How sanctions are killing Russia? Russia's falling. Old sanctions of 2014 sabotaged development of new innovative… https://t.co/0Gnn21KNp0"
How sanctions are killing Russia? Russia's falling. Old sanctions of 2014 sabotaged development of new innovative… https://t.co/0Gnn21KNp0
GNNの教え - 佐藤直曉と読者のサークル
いつもあくせくしていると物事が見えなくなって、苦しむことがあるかもしれません。あるいは、職場の人間関係に悩むこともあるでしょう。そんなときは、GNN教を読んでみてください。仕事に対する姿勢をもう一度考え直してみるよい機会です。 GNN教とは GNN教は私の大学時代の恩師 川瀬武志先生が、長年の教員生活や経営コンサルティング活動などから培った人生訓のようなものです。 GNN教と呼んでいますが、これは義理・人情・浪花節の頭の略ですから、けして新興宗教の類ではありません。ご安心してください。 GNN教の教え 人間は弱くて、意気地がなくて、だらしがないものだということを認めましょう。 人間能力には差があることを認めましょう。 人間能力の良いところを伸ばしましょう。弱いところを矯正しようとしないように。 人間に能力以上の無理をさせないように。プライドは絶対傷つけないように。 同じことを繰り返し
GNN教の教え
教師に見られる環境問題 2005/04/17 人間は、環境・状況の影響を受け易い動物です。典型的な教師を例にとってみましょう。 学校という緩やかな世界しか知らない。 激しい競争を経験したことがない。 大きな変化を経験したことがない。 「先生」と呼ばれ続ける。 これでは、資質に関係なく、誰しもが駄目になる。 ニューヨークでは、落書き消しと軽犯罪の取り締まりのみで、治安が回復した。（ご参考） 「財布を机の上に置いておいてはいけない。」（新人教育にて。） 実業で競争にさらされない日本の大手メーカーの野鴨たち。 アル・パチーノとコリン・ファレルの「リクルート」という映画で、「決して敵に捕まるな。拷問に耐えられる人間はいない。」というようなセリフがありました。まさにその通りだと思います。資質の問題ではない。 おまけ：女子高生のスカートの丈の短さも、環境問題である。男性教師がおかしくならない方が
GNN | Granzella News Network
2013.4.1 - Leave a comment » 東京都庁前に大型恐竜ブラキオサウルスを目撃 本日午前８時、東京都西新宿の東京都庁前に、大型恐竜ブラキオサウルス２頭が目撃された。これは現在世界各地で確認されている「見えない恐竜」とみられ、目撃した都職員Ｙさん（46）以外に見た人はいないが、複数の人が恐竜の歩く音や振動を感じたと語っている。 Ｙさんは「地下鉄大江戸線の新宿駅から… 東京品川駅前に絶滅したはずの恐竜 ティラノサウルスを目撃
芸人報道 GNN
今夜は、先週に引き続きこれまでの爆笑必至映像を一挙大公開！ 最初の名場面は・・・「入江のカミコレ・ベストセレクション」 過去に何度も放送してきた入江のカミコレ！ 今回は最新カミ技＆フリップカミ技も含め、入江の神業が目白押し！！ 続いては・・・ 過去4年間、番組に登場した芸人およそ500人の中から、 「スゴイ芸」を披露した芸人を一挙紹介！ ピーマンズスタンダード南川の 「映画のタイトルに類似したAVタイトルをすぐ言う芸！」 地上波初登場の小石田純一。 日本エレキテル連合の超恐怖ネタ！ そして、2700ツネの「3秒でパンツの早着替え」。 放送当時「失敗してる！」と言われ続け、今夜はリベンジのためスタジオ再登場！ なんと、パンツの早着替えにバク転を追加する！ 宮迫チーフも手伝って、早着替えに挑戦するが・・・全部モロ見えに！！ スタジオを追放されるように後にしたツネだった。 そして最後は・・・ 今
グラフニューラルネットワーク(GNN; Graph Neural Network)入門 - あつまれ統計の森
前提知識 Transformerとグラフニューラルネットワーク 下記で詳しく取り扱いました。当記事は下記の副読的な内容になるように取りまとめました。 「Transformer＝グラフニューラルネットワーク＋ネットワーク分析」と大まかに解釈できるので、当記事ではグラフニューラルネットワークについて詳しく取り扱います。 集合と要素 グラフ理論では基本的に数ⅠAの「集合」で取り扱われる内容を元に立式されます。当項では「集合」の基本的な式表記の確認を行います。たとえばサイコロの出目の$1$〜$6$の集合を$X$とおくとき$X$は下記のように定義できます。 $$ \large \begin{align} X = \{ 1, 2, 3, 4, 5, 6 \} \end{align} $$ このとき$X$の要素を$x$とおくと、$x \in X$のように表すことができます。$x \in X$は$x$が$
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ウンチスト瀕死🐇一部通知×🐇 on Twitter: "ある少年漫画家さんの、今回の環境型セクハラについて揶揄したツイを見て思い出したんだけど、 昔は私、普通にショルダーバッグを斜め掛けしてたんだよね。 で、その方の漫画に、斜め掛けショルダーバッグを「エロい」と揶揄する描写があって、結… https://t.co/82LCTH9GnN"
ある少年漫画家さんの、今回の環境型セクハラについて揶揄したツイを見て思い出したんだけど、 昔は私、普通にショルダーバッグを斜め掛けしてたんだよね。 で、その方の漫画に、斜め掛けショルダーバッグを「エロい」と揶揄する描写があって、結… https://t.co/82LCTH9GnN
舞田敏彦 on Twitter: "アラフィフ世帯の所得地図。 「失われた25年」だ。 https://t.co/j6cDEG1Gnn"
アラフィフ世帯の所得地図。 「失われた25年」だ。 https://t.co/j6cDEG1Gnn
はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務をしております。 本記事でやること 本記事では、タイトル "station2vec" の名の通り[1]、Graph Neural Network (GNN)を用いて、 駅の埋め込み表現を3次元で可視化すると、以下のようなイメージです。このように、駅の特徴を視覚的・定量的に把握することが目的です。 駅の埋め込み表現 (station2vec) のイメージ 駅の埋め込み表現は、以下のように活用できます。 慣れ親しんだ駅と似た駅を探すことができる 事業者がイベントの開催地を決める時の判断材料の一つにできる 例えば関西出身者が土地勘のない関東に異動する際、慣れ親しんだ
Copper Solution | GNNの電子出版ソリューション
お問い合わせ先： 株式会社GNN 〒103-0022 東京都中央区日本橋 室町1-10-10 LXS室町803号 TEL 03-3661-1606 FAX 03-3662-9586 Android向け縦書き対応電子書籍リーダー Copper Reader Copper Reader は Copper Engine の自動組版技術をベースとして、Android OS 採用端末向けに開発された電子書籍リーダーです。 世界的な標準である「EPUB形式」の電子書籍を高速に表示するだけでなく、高品質な縦書きへのリアルタイム変換表示にも対応しているのが特徴です。 Copper Readerは、Android OSベースの全てのスマートフォンで動作します。（左のデモ動画は、国内発売予定の電子ペーパー搭載Android端末"Alex"上で動かしたものです） Android OS 上で動作 Coppe
GNN News - 最終決戦 恐竜ザウルス帝国との戦い！
ついにここまで来た。 人類と恐竜ザウルス帝国との最終決戦が、始まろうとしている。 もう迷うことはない。ただ進むだけ。 さぁ、行こうか。 ------------------------------ ニュース内容については、GNN公式サイトをご覧ください。 GNN公式サイト： http://www.kyouryuu.com/
大学の先生の教え。GNN教と呼ばれていた。ありがたや。1. 人間は弱くて、意気地がなくて、だらしがないものだということを認めましょう。2. 人間能力には差があることを認めましょう。3. 人間能力の良いところを伸ばしましょう。弱いところを矯正しようとしないように。4. 人間に能力以上の無理をさせないように。プライドは絶対傷つけないように。5. 同じことを繰り返しやっている場合には、努力によって能力の差を大きく縮めることができることを知りましょう。6. 叱咤激励は害が多いのでやめましょう。その代わり、褒めまし
大学の先生の教え。GNN教と呼ばれていた。ありがたや。 1. 人間は弱くて、意気地がなくて、だらしがないものだということを認めましょう。 2. 人間能力には差があることを認めましょう。 3. 人間能力の良いところを伸ばしましょう。弱いところを矯正しようとしないように。 4. 人間に能力以上の無理をさせないように。プライドは絶対傷つけないように。 5. 同じことを繰り返しやっている場合には、努力によって能力の差を大きく縮めることができることを知りましょう。 6. 叱咤激励は害が多いのでやめましょう。その代わり、褒めましょう。結果が出るまで待ちましょう。だまされ上手になりましょう。 7. 人間は一人だけではハッピーになれません。皆でハッピーになるように努めましょう。 8. 絶対に落ちこぼれを作らないようにしましょう。最低の人を基準に人を評価しましょう。 9. 常に仕事や生活のやり方の改善をし続
大学の先生の教え。GNN教と呼ばれていた。ありがたや。1. 人間は弱くて、意気地がなくて、だらしがないものだということを認めましょう。2. 人間能力には差があることを認めましょう。3. 人間能力の良いところを伸ばしましょう。弱いところを矯正しようとしないように。4. 人間に能力以上の無理をさせないように。プライドは絶対傷つけないように。5. 同じことを繰り返しやっている場合には、努力によって能力の差を大きく縮めることができることを知りましょう。6. 叱咤激励は害が多いのでやめましょう。その代わり、褒めまし
大学の先生の教え。GNN教と呼ばれていた。ありがたや。 1. 人間は弱くて、意気地がなくて、だらしがないものだということを認めましょう。 2. 人間能力には差があることを認めましょう。 3. 人間能力の良いところを伸ばしましょう。弱いところを矯正しようとしないように。 4. 人間に能力以上の無理をさせないように。プライドは絶対傷つけないように。 5. 同じことを繰り返しやっている場合には、努力によって能力の差を大きく縮めることができることを知りましょう。 6. 叱咤激励は害が多いのでやめましょう。その代わり、褒めましょう。結果が出るまで待ちましょう。だまされ上手になりましょう。 7. 人間は一人だけではハッピーになれません。皆でハッピーになるように努めましょう。 8. 絶対に落ちこぼれを作らないようにしましょう。最低の人を基準に人を評価しましょう。 9. 常に仕事や生活のやり方の改善をし続
3つの要点 ✔️ 画像をグラフ構造として表現するコンピュータビジョンモデル「Vision GNN(ViG)」の提案 ✔️ 画像のパッチをノードとみなし、近いパッチを繋いでグラフを構成し、不規則で複雑なオブジェクトを表現する ✔️ 画像認識と物体検出に関する実験により、提案するViGアーキテクチャの優位性を実証した Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes written by Kai Han,Yunhe Wang,Jianyuan Guo,Yehui Tang,Enhua Wu (Submitted on 1 Jun 2022 (v1), last revised 4 Nov 2022 (this version, v3)) Comments: NeurIPS 2022 Subjects: Computer Vision and Patter
【漫博 11】料理偶像-聲優福原遙-寒暄道別-巴哈姆特GNN
【漫博 11】料理偶像-聲優福原遙-寒暄道別-巴哈姆特GNN
元県議会議員。不正選挙は絶対に！絶対に！許さない！ サブ・アカウント@yukiko_office 広島市議選（安佐南区）で おきもと ゆきこ へ投票した方のご署名を集めています。→ http://t.co/uNQdDkqPZe ご協力をお願いします。市議選調査 http://t.co/wjfiWhAGUC
Copper Solution | GNNの電子出版ソリューション
お問い合わせ先： 株式会社GNN 〒103-0022 東京都中央区日本橋 室町1-10-10 LXS室町803号 TEL 03-3661-1606 FAX 03-3662-9586 電子出版対応自動組版システムCopper Engine Copper Solution による電子出版の一連の流れを体感していただける、体験型のデモンストレーションをご用意しました。 お手元のデータを使って、簡単にiPadやKindleなどの端末にに対応した電子書籍（PDF, EPUB）を作成いただけます。作成した電子書籍は、専用のページから1ヶ月間ダウンロードが可能です。またご希望に応じて、下記の「電子書籍カタログ」に1ヶ月間展示されます。 電子出版の流れ お手元に電子書籍にしたいデータをご用意ください。現在対応しているのは、textデータ・blogデータ(MovableType形式)・EPUBデータ
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グラフニューラルネットワーク(GNN)徹底解説！用途と仕組みからPyGでの実装まで
GNNまとめ(1): GCNの導入 - Qiita
GNN-RAGで7BモデルでもGPT-4と同等の性能を引き出す
GNNとグラフ信号処理 - 理とかなんとか
GNN教の教え | ぽんぽんぺいんなう＼(^O^)／
蒼と碧の幻想 GNN教の教え 2005/03/29
GNN の最新動向 (ICLR 2024) - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
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グラフ構造にまつわるサーベイ結果まとめ GNNからApplicationsまで Part1
AKB48☆General election 芸人報道 GNN AKB48 Kiss
station2vec: 関東の横浜駅は関西の神戸三宮駅？ GNNを用いた駅の埋め込み表現の学習
グラフ構造を用いたコンピュータビジョンモデル「Vision GNN」
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