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DeepLearning関連の新しい技術が次々と発表される今日この頃ですが、グラフ理論にDeepLearningを適用したGraph Neural Networksが、近年盛り上がりを見せています。2016年頃からグラフの畳み込みに関する研究がよくなされているようになり、近年では様々なアプローチが取られています。 これらの動向について把握するにあたっては、なかなか書籍などが少ないことからキャッチアップが大変だと思われたため、2019年1月に発表されたSurveyとグラフ理論の基礎を絡めながら解説を行うテキストが作成できればということで作成しました。Surveyを元にGraph Neural Networksの概要について掴み、Deep Graph Library(DGL)を通して実装について知るきっかけとなれば良いなと思っています！！ ※ 続編で下記を取りまとめましたが、合計1,500円分をまとめて確認可能にしたため、元々の1,500円から2,000円へと値上げを行いました。 ・1,500 + 1,500 - 1,000 = 2,000 https://lib-arts.booth.pm/items/3162254
DeepLearning関連の新しい技術が次々と発表される今日この頃ですが、グラフ理論にDeepLearningを適用したGraph Neural Networksが、近年盛り上がりを見せています。2016年頃からグラフの畳み込みに関する研究がよくなされているようになり、近年では様々なアプローチが取られています。
これらの動向について把握するにあたっては、なかなか書籍などが少ないことからキャッチアップが大変だと思われたため、2019年1月に発表されたSurveyとグラフ理論の基礎を絡めながら解説を行うテキストが作成できればということで作成しました。Surveyを元にGraph Neural Networksの概要について掴み、Deep Graph Library(DGL)を通して実装について知るきっかけとなれば良いなと思っています！！
※ 続編で下記を取りまとめましたが、合計1,500円分をまとめて確認可能にしたため、元々の1,500円から2,000円へと値上げを行いました。
・1,500 + 1,500 - 1,000 = 2,000
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