GNN の最新動向 (ICLR 2024) - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ

2024/05/15 6 users 最新動向

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... 続きを読む

グラフニューラルネットワークの予測結果を解釈してみよう - NTT Communications Engineers' Blog

2023/12/11 10 users グラフニューラルネットワーク LLM 予測結果 Blog 石井

この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 11日目の記事です。 はじめに こんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。 今年はAI分野においては LLM1 の話題で持ちきりの一年でしたが、そんな LLM とは全く関係のないグラフニューラルネットワーク（以下、GNN）の説明性に関... 続きを読む

Google DeepMindのAI気象予測モデル「GraphCast」、従来予報を大きく上回る性能との研究結果

2023/11/15 12 users Google DeepMind 性能 研究結果 気象予測 採用

Google DeepMindのAI気象予測モデル「GraphCast」、従来予報を大きく上回る性能との研究結果 Google DeepMindは、「Graph Neural Network」（GNN）採用の気象AIモデル「GraphCast」をオープンソースで公開した。欧州中期天気予報センターのデータでトレーニングされており、向こう10日間の気象予測を約1分で生成する。 ... 続きを読む

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

2023/07/09 17 users グラフニューラルネットワーク 実装 用途 徹底解説

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... 続きを読む

Heteorogeneous Graphでグラフニューラルネットワークの学習をやってみた - NTT Communications Engineers' Blog

2022/12/19 8 users グラフニューラルネットワーク 学習 Blog 石井 普段

この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2022 20日目の記事です。 こんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。 普段の業務では文章要約技術を用いたAPIサービス1の開発・運用に取り組んでおります。 この記事ではグラフニューラルネットワーク（GNN）、特に Heterogeneous Gr... 続きを読む

グラフってこんなにすごい！深層学習との融合をレビュー | AI-SCHOLAR | AI：(人工知能)論文・技術情報メディア

2021/07/26 11 users AI-SCHOLAR 論文 グラフ 人工知能 融合

3つの要点 ✔️ GNNの表現力の強さから、急速にアプリケーションが進んでいる。 ✔️ GNNの柔軟かつ複雑な構造への、従来深層学習手法の展開についてのレビュー ✔️ 一方で、深層学習に共通、グラフに固有の課題も継続中 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications written by Jie Zhou, Ganqu Cui, Shengdin... 続きを読む

Graph Neural Networkの化学分野への応用 | ALBERT Official Blog

2019/12/27 22 users Graph Neural Network 応用 化学分野

みなさんこんにちは。先進技術セクションでアルバイトをしている三瓶です。 今回は Graph Neural Network (GNN) の化学分野への応用について紹介します。 近年 GNN に関連する論文は増加しており、化学分野への応用を念頭に置いた研究も数多く見受けられる中で、私の専門分野である化学のドメイン知識を用いてこれらを捉... 続きを読む

GNNとグラフ信号処理 - 理とかなんとか

2019/08/13 25 users ローパスフィルタ MLP フィル タスク 観点

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... 続きを読む