人工知能を支える大規模グラフニューラルネットワーク

1.2 データサイエンス
1.3 人工知能基礎理論
2.4 高性能化
3.4 化学
3.5 生物学
3.8 情報学

鈴村豊太郎

情報理工学系研究科

教授

グラフ（もしくはネットワーク）構造は、モノ・コト・ヒトを繋げるためのデータ構造であり、ソーシャルネットワーク、購買行動、空間情報、生命科学、材料科学、知識グラフなど多くの領域におけるデータモデリングにおいて極めて重要なデータ構造である。本プロジェクトでは、グラフ構造に対してニューラルネットワークを用いた表現学習手法 Graph Neural Networks(GNNs)の研究を行っている。

プロジェクトに関するURL

https://sites.google.com/view/toyolab/ $${r2018_SETTINGS.langTextNewWindow}$

主な関連論文

EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs. AAAI 2020
Efficient Scaling of Dynamic Graph Neural Networks, ACM/IEEE Supercomputing 2021

問い合わせ先

担当：鈴村豊太郎
メールアドレス： suzumura[at]ds.itc.u-tokyo.ac.jp
※[at]を@に置き換えてください

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