非会員：
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★ セミナーお申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。
1．イントロダクション:
畳み込みニューラルネットワーク,グラフの深層学習, グラフを対象としたタスク
2．グラフニューラルネットワークの応用:
画像認識, 推薦システム, 交通量予測, 化合物分類, COVID-19とグラフニューラルネットワーク
3．グラフエンベディング:
エンベディング, DeepWalk, LINE
4．Spectral Graph Convolution:
グラフ畳み込みのアプローチ, グラフラプラシアン, グラフフーリエ変換, ChebNet, GCN
5．Spatial Graph Convolution:
PATCHY-SAN, DCNN, GraphSAGE
6．最近のトピックス:
Attention, GAT, GraphRNN, 単純化, 可能性・限界の考察, 説明可能性
7．今後の課題:
浅い構造, 動的グラフ, 非構造データ, スケーラビリティ
8．Pytorchによる実装:
深層学習ライブラリ, Pytorch ,Pytorch Geometric, Open Graph Benchmark
9．今後の学習のための情報源:
サーベイ論文, 書籍, Web上の情報源, チュートリアル
