グラフニューラルネットワーク PyTorchによる実装

村田剛志

• オーム社 (2022年7月20日発売)

作品紹介・あらすじ

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。

感想・レビュー・書評

[北海道大学保健科学研究院図書室さんの感想 · 2023年2月27日]

電子ブックへのリンク：https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00068723
※学外から利用する場合、リンク先にて「学認でサインイン」

[北海道大学工学研究院中央図書室さんの感想 · 2023年1月25日]

【電子ブックへのリンク先】
https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00068723
※学外から利用する場合は、以下のアドレスからご覧ください。（要ログイン）
https://www.lib.hokudai.ac.jp/remote-access/?url=https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00068723

[室蘭工業大学附属図書館おすすめ電子ブックさんの感想 · 2022年9月22日]

【電子ブックへのリンク先】
https://kinoden.kinokuniya.co.jp/muroran-it/bookdetail/p/KP00068723/
学外からのアクセス方法は
https://www.lib.muroran-it.ac.jp/searches/searches_eb.html#kinoden
を参照してください。

[fraserlibさんの感想 · 2022年9月12日]

請求記号　007.1/Mu 59

[P_tanさんの感想 · 2022年8月28日]

グラフニューラルネットワーク(GNN)について基本的な内容の解説と、PyTorch Geometricを用いた実装方法が簡単に記載されている。
ある程度Deep Learningについては把握していて、GNNに入門したい人向けの日本語書籍としてとても勉強になった。

第7章にはさらに勉強するためのリンクがまとめられており、とても良い。

[aokikenichiさんの感想 · 2022年8月20日]

物足りないけれど
日本語で読める資料が少ないので貴重と思う