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書誌情報サマリ

書名

グラフニューラルネットワーク　PyTorchによる実装

著者名 村田剛志／著
出版者 オーム社
出版年月 2022.7
請求記号 0071/00657/

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書誌詳細

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請求記号 0071/00657/
書名 グラフニューラルネットワーク　PyTorchによる実装
並列書名 Graph Neural Networks:Implementation with PyTorch
著者名 村田剛志／著
出版者 オーム社
出版年月 2022.7
ページ数 4,236p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-274-22887-2
分類 00713
一般件名 深層学習 　 ニューラル・ネットワーク 　 グラフ理論
書誌種別 一般和書
内容紹介 高度な画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類など、実社会への応用が期待される技術、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を解説。PyTorchによる実装を紹介する。サンプルコード付き。
書誌・年譜・年表 文献:p223〜227
タイトルコード 1002210028285

要旨 深層学習でグラフを解析する世界最前線の研究を１冊で学ぶ！実社会への応用が期待される注目の技術。
目次 第１章　グラフニューラルネットワークとは
第２章　グラフエンベディング
第３章　グラフにおける畳み込み
第４章　関連トピック
第５章　実装のための準備
第６章　ＰｙＴｏｒｃｈ　Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃによる実装
第７章　今後の学習に向けて
著者情報 村田 剛志
　東京工業大学情報理工学院情報工学系知能情報コース教授。１９９０年東京大学理学部情報科学科卒業。１９９２年同大学院理学系研究科修士課程修了。東京工業大学工学部助手、群馬大学工学部助手、同講師、国立情報学研究所助教授、科学技術振興事業団さきがけ研究２１研究員（兼任）、東京工業大学大学院情報理工学研究科助教授を経て２０２０年より現職。博士（工学）。人工知能、ネットワーク科学、機械学習に関する研究に従事。人工知能学会、情報処理学会、日本ソフトウェア科学会、ＡＡＡＩ、ＡＣＭ、各会員(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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