[BOOKデータベースより]
深層学習でグラフを解析する世界最前線の研究を１冊で学ぶ！実社会への応用が期待される注目の技術。
第１章 グラフニューラルネットワークとは
第２章 グラフエンベディング
第３章 グラフにおける畳み込み
第４章 関連トピック
第５章 実装のための準備
第６章 ＰｙＴｏｒｃｈ Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃによる実装
第７章 今後の学習に向けて
グラフニューラルネットワークの理論から応用先、実装の知識まで修得できる！
深層学習をグラフ（ネットワーク）で表される構造データに対して適用するための研究が盛んになっています。グラフ中の頂点やグラフ全体を高精度に分類できれば、高度な画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類、さらには新型コロナウイルス（COVID-19）への対処のための応用なども期待できます。
本書では、グラフニューラルネットワークの基本的な知識および研究事例について説明し、PyTorchによる実装について紹介するとともに、今後の学習のための情報源についても解説します。
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