グラフニューラルネットワーク

勉強内容

深層学習は近年画像やテキストの分野で重要な技術となってきた．グラフ構造に適したアプリケーションは多く存在し，特にGNN（GNN）は非常な成功を納めている．本勉強会ではGNNの基本から応用まで幅広くまとめた書籍を使用し，その理念や活用方法について理解を深める．

参考書

Graph Neural Networks（Foundations, Frontiers, and Applications）

-----part1-----

第1章表現学習
第2章:グラフ表現学習
第3章:グラフニューラルネットワーク

-----part2-----

第4章ノード分類のためのグラフニューラルネットワーク
第5章グラフニューラルネットワークの表現力
第6章グラフニューラルネットワークスケーラビリティ
第7章グラフニューラルネットワークにおける解釈可能性
第8章グラフニューラルネットワーク敵対的ロバスト性

-----part3-----

第9章グラフニューラルネットワーク：グラフの分類
第10章グラフニューラルネットワーク：リンク予測
第11章グラフニューラルネットワーク：グラフの生成
第12章グラフニューラルネットワーク：グラフの変換
第13章グラフニューラルネットワークグラフマッチング
第14章グラフニューラルネットワークグラフ構造の学習
第15章動的グラフニューラルネットワーク
第16章ヘテロジニアス・グラフ・ニューラル・ネットワーク
第17章グラフニューラルネットワーク：AutoML
第18章グラフニューラルネットワーク：自己教師付き学習

-----part4-----

第19章最新のリコメンダーシステムにおけるグラフニューラルネットワーク
第20章コンピュータビジョンにおけるグラフニューラルネットワーク
第21章自然言語処理におけるグラフニューラルネットワーク
第22章プログラム解析におけるグラフニューラルネットワーク
第23章ソフトウェアマイニングにおけるグラフニューラルネットワーク
第24章医薬品開発におけるGNNベースのバイオメディカル・ナレッジグラフマイニング
第25章タンパク質の機能と相互作用の予測におけるグラフニューラルネットワーク
第26章異常検知におけるグラフニューラルネットワーク
第27章都市のインテリジェンスにおけるグラフニューラルネットワーク