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
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
- カテゴリナビ