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。
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
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 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
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
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GNN の最新動向 (ICLR 2024) - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
グラフニューラルネットワーク(GNN)を使ったタグ分類
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」