機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog

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lacucaracha これで互助会マップ最新版作ってみようかな！？http://www.yutorism.jp/entry/graph

2017/04/27 リンク

elu_18 弊社のリサーチャーがグラフコンボリューションに関する記事を執筆しました！是非！機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog https://t.co/CR9PvcGg4T

fromTw

2017/04/27 リンク

MasaoBlue ギギギ

2017/04/28 リンク

SWIMATH2 グラフをCNNで見るのがどううれしいのかよく分からなかった（ちゃんと読めてないだけかも）

Deep Learning

2017/04/28 リンク

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機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog

はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。先日、化合物の物性推定をDeep Le... はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい

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techtech05212024/01/14
forest10402023/01/03
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