その他の分野 POM：色地図のように使える匂いの地図を作成(1/2)
１．POM：色地図のように使える匂いの地図を作成(1/2)まとめ・匂いは色に似ているが色より多様であり感覚に頼って観測するため分類が困難・色における色地図のように匂いをデジタル化して匂い地図が出来ないか考えた・グラフニューラルネットワークを...
graph neural network
その他の分野 
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(1/2)
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(1/2)まとめ・グラフニューラルネットワークは人気が高まっているがベンチマークセットは多くない・グラフは相互接続性や接続の偏りなどで様々な形を持つが既存ベンチマ...
学習手法 Shift-Robust GNN：データの偏りに堅牢なグラフニューラルネットワーク(3/3)
１．Shift-Robust GNN：データの偏りに堅牢なグラフニューラルネットワーク(3/3)まとめ・ラベル付与されたサンプルが偏っている場合にSR-GNN正則化で30～40%の分類性能向上が可能・グラフの畳み込みを高速化するために線形演...
学習手法 Shift-Robust GNN：データの偏りに堅牢なグラフニューラルネットワーク(2/3)
１．Shift-Robust GNN：データの偏りに堅牢なグラフニューラルネットワーク(2/3)まとめ・データセットの分布の変化と分類精度の間に強い負の相関があり変化に伴い性能が劣化・シフト堅牢正則化器で学習サンプルとラベルなしデータサンプ...
学習手法 Shift-Robust GNN：データの偏りに堅牢なグラフニューラルネットワーク(1/3)
１．Shift-Robust GNN：データの偏りに堅牢なグラフニューラルネットワーク(1/3)まとめ・GNNは学習サンプルが一様にランダムに選択されるIIDなサンプルである事を仮定している・現実世界のデータは通常IIDではないため、偏った...
学習手法 GO：グラフ最適化用強化学習(2/3)
１．GO：グラフ最適化用強化学習(2/3)まとめ・GOはGraphSAGEを利用しておりトレーニング時に見た事がないグラフに対して一般化可能・GOは規模拡大可能なAttentionが含まれノード間の距離が離れていても依存関係を捕捉可・GOは...
入門／解説 グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(3/3)
１．グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(3/3)まとめ・GNNにAttentionを加えるのは容易でTransformerと同じものを利用可能・GNNはグラフ上に存在しグラフ上で動作するディープラーニングにすぎない・様々な構築手...
入門／解説 グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(2/3)
１．グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(2/3)まとめ・グラフニューラルネットワークは2005年に発表されたが関連する概念はそれ以前からあった・過去数年間、GNNはSMS分析や計算化学分野、特に創薬分野に熱心に使われている・GN...
入門／解説 グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(1/3)
１．グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(1/3)まとめ・グラフニューラルネットワークでは、入力データは「各ノードの元の状態」・ハイパーパラメータとして定義された特定の更新を実行した後、隠れ状態から出力を解析・GNNの更新は２ステ...
学習手法 ディープラーニングを使用して嗅覚を学習(1/2)
１．ディープラーニングを使用して嗅覚を学習(1/2)まとめ・嗅覚は非常に多くの生物で共有される感覚であるが機械学習の研究対象としては軽視されている・聴覚や視覚の機械学習事例から考えるに入力分子から最終結果である匂いを予測できるようになるべき...