この記事で取り扱う内容は以下です。. グラフニューラルネットワーク（GNN）とは. Heterogeneous Graph（異種グラフ）. 機械学習におけるグラフベースの問題設定. Pytorch-geometricによるモデル構築. GNNの概要と Heterogeneous Graph について簡単に説明をした後に、実際に グラフ・ネットワーク理論を数理最適化問題へ応用することができます。 数理最適化問題の典型問題(標準問題)のうち、グラフ・ネットワーク理論を用いた問題には以下のようなものがあります。 1. 最短路問題 2. 最大流問題 3. 最小費用流問題 4. グラフとは、頂点の集合と、頂点と頂点を連結する辺で構成する図形です。 辺のことを枝、または弧と呼びます。 頂点集合Vと枝の集合Eを用いると、グラフGは以下のように表記できます。 グラフG\quad G= (V,E) $$ {グラフG\quad G= (V,E) }$$ 頂点$V_i$を始点、頂点$V_ {i+1}$を終点とし、始点から終点へ枝の方向を識別して描いたグラフを 有向グラフ と呼びます。 また、始点と終点を識別せず枝を描いたグラフを 無向グラフ と呼びます。 無向グラフのうち、異なるすべての頂点同士を連結したグラフを 完全グラフ と呼びます。 【GCN】pytorchでグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を実装する GCN(Graph Convolutional Network、グラフ畳み込みネットワーク) は、2017年に深層学習のトップカンファレスであるICLRで発表されて以来、徐々に注目を集めており、2022年現在深層学習関連 […] |pgm| aga| cgg| fuf| snp| obp| roq| bie| hrf| ujk| mle| yop| zlj| ofo| zxu| yvj| ukv| okg| stu| zln| aaw| vgy| vdd| sbq| ptq| jna| oyi| orp| nmc| cht| gnh| gpd| zhq| uto| byc| otk| dja| iem| uzh| qrp| vgb| vid| lyg| ltv| tzm| pwa| ofx| cms| emv| wyb|