世界は「グラフ」でできている。ソーシャルネットワーク、交通ネットワーク、タンパク質の相互作用など、身の回りの様々な現象は、ノード（頂点）とエッジ（辺）から構成されるグラフによって記述することができる。本書はこのグラフを深層学習（ディープラーニング）に適用した「グラフ深層学習」を、初学者にも分かりやすく解説した入門書である。グラフ理論や深層学習の基礎からはじめ、グラフニューラルネットワーク（GNN）の理論的な側面やその実践的な応用例を幅広く取り上げている。自然言語処理、画像処理、データマイニング、生化学・ヘルスケアなど、様々な分野でのGNNの活用が理解できるようになってる。GNNに興味を持つ学生や研究者、さらには実際の業界でGNNを応用したいと考えている専門家にとって、理解の手引きとなる一冊である。

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