学習手法 KTN:ラベルが少なくたって異種混合グラフニューラルネットだって転移学習したいです(2/2)
１．KTN:ラベルが少なくたって異種混合グラフニューラルネットだって転移学習したいです(2/2)まとめ ・ラベルが豊富な転移元に対してHGNNモデルと分類器を事前に訓練し、同じHGにあるラベルが少ない転移先に対してモデルを再利用する手法を考...
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学習手法 
学習手法 GraphWorld：グラフニューラルネットワーク用データセットを自動生成(2/2)
１．GraphWorld：グラフニューラルネットワーク用データセットを自動生成(2/2)まとめ ・GraphWorldは標準的なデータセットがカバーする領域を超える範囲のデータを生成 ・グラフが学術的なベンチマークセットと異なるとGNNモデ...
基礎理論 オームの法則を使って代替経路問題を解く(1/2)
１．オームの法則を使って代替経路問題を解く(1/2)まとめ ・電気の流れの興味深い特性を道路ネットワークの経路問題に応用した事例の紹介 ・送信元と送信先の間に代替経路を構築する問題で電気の流れから得たアイデアを利用 ・抵抗を区間を横断するの...
基礎理論 道路網を効率的に分割して最短経路探索を高速化(1/2)
１．道路網を効率的に分割して最短経路探索を高速化(1/2)まとめ ・古典的なアルゴリズムは現在も大規模問題の解決に役立つことが良くある ・ランダムウォークを使用して北米大陸の道路網全体を高品質に分割できた ・同様の出力品質を持つ他の分割アル...
入門／解説 Google Colabのmatplotlibでグラフ内に日本語を使う方法
１．Google Colabのmatplotlibでグラフ内に日本語を使う方法まとめ ・Google Colabのmatplotのグラフで日本語を表示させるためのサンプルコードの紹介 ・matplotはフォントのキャッシュファイルを暗黙のう...
モデル 超並列グラフ計算：理論から実践へ(2/2)
１．超並列グラフ計算：理論から実践へ(2/2)まとめ ・AMPCモデルを使用して、実用的で効率的な実装に触発された理論的フレームワークを構築 ・優れた実証的パフォーマンスと障害耐性を維持する新しい理論的アルゴリズム ・グラフのサイズに関係な...
モデル 超並列グラフ計算：理論から実践へ(1/2)
１．超並列グラフ計算：理論から実践へ(1/2)まとめ ・大規模なグラフは数千億の頂点を含むため一台のコンピュータでは処理しきれない ・複数のコンピューターで分散処理を行う事で兆単位のグラフを処理できるが課題も発生 ・分散ハッシュテーブルを使...
アプリケーション Google Mapで電気自動車用に充電場所を考慮した経路案内を実現(2/2)
１．Google Mapで電気自動車用に充電場所を考慮した経路案内を実現(2/2)まとめ ・グラフを改良する事でダイクストラで充電時間を考慮した経路を求める事が可能になった ・しかし充電ステーションの密度が非常に高い場所ではグラフが巨大にな...
AI関連その他 Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)
１．Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(4/5)まとめ ・アルゴリズム基礎は主に本業の広告オークション関係で注目すべき結果が多かった ・機械知覚は音声と映像を組み合わせて学習する等のマルチモーダルな...
AI関連その他 Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(2/5)
１．Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(2/5)まとめ ・機械学習の応用は脳の構造解析から有望な分子化合物の探索、チップセットの設計など多岐に ・責任あるAIは解釈可能性の向上やバイアスの削減、安全...
学習手法 GO：グラフ最適化用強化学習(3/3)
１．GO：グラフ最適化用強化学習(3/3)まとめ ・GOはオフライントレーニングとわずかな微調整で初見のグラフにも一般化可能 ・全タスクを一度に最適化するマルチタスクGOはシングルタスクGOより7.8％速度が向上 ・フレームワークの最適化問...
入門／解説 SLaQ：大規模データの形状を理解する(2/2)
１．SLaQ：大規模データの形状を理解する(2/2)まとめ ・グラフのスペクトラムは、グラフの接続パターンなどの属性を符号化する強力な表現手法 ・DDGKは巨大なグラフを扱う事ができないがスペクトラムで規模拡大がしやすい属性を取得可能 ・S...