「グラフニューラルネットワーク(GNN)を学ぼう!」は、グラフニューラルネットワーク(Graph Neural Network、GNN)の入門コースです。
GNNは、ノード(節点)とエッジ(線)から構成されるデータ構造「グラフ」に深層学習を取り入れたニューラルネットワークです。
レコメンデーション、人間関係の分析、交通や物流の予測、化合物の物性推定など、様々な分野でこれまでに応用されています。
Section1. GNNの概要
→ GNNの概要、および開発環境について学びます。
Section2. GNNの基礎
→ GNNの基礎となる数学、およびPyTorch Geometricの使い方を学びます。
Section3. シンプルなGNN
→ PyTorch Geometricを使い、シンプルなGNNを実装します。
Section4. Graph Convolutional Networks
→ CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を利用した、Graph Convolutional Networks(GCN)について学びます。
Section5. Graph Attention Networks
→ 「Attention」を利用した、Graph Attention Networks(GAT)について学びます。
Udemyコース: グラフニューラルネットワーク(GNN)を学ぼう!
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