|
グラフ深層学習
ヤオ マー,
ジリアン タン
著
宮原 太陽,
中尾 光孝
翻訳
発行年月 |
2024年03月 |
|---|
|
|
言語 |
日本語 |
|---|
媒体 |
冊子 |
|---|
|
|
ページ数／巻数 |
396p |
|---|
大きさ |
210×148mm |
|---|
|
ジャンル |
和書 |
|---|
|
|
ISBN |
9784910612126 |
|---|
|
商品コード |
1038048802 |
|---|
|
|
|
|
|
|
|
商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1038048802 |
|---|
著者紹介
ヤオ マー/ジリアン タン（著者）：ミシガン州立大学 コンピュータサイエンス・エンジニアリング学部
宮原 太陽（翻訳）：慶應義塾大学環境情報学部卒。スカイウイル株式会社にて、データサイエンティストとして分析業務に従事。
中尾 光孝（翻訳）：東京大学理学部物理学科卒、東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。博士（理学）。証券会社にて、クオンツアナリスト・データサイエンティストとしてネットワークデータを活用した分析業務に従事。
内容
世界は「グラフ」でできている。ソーシャルネットワーク、交通ネットワーク、タンパク質の相互作用など、身の回りの様々な現象は、ノード（頂点）とエッジ（辺）から構成されるグラフによって記述することができる。本書はこのグラフを深層学習（ディープラーニング）に適用した「グラフ深層学習」を、初学者にも分かりやすく解説した入門書である。グラフ理論や深層学習の基礎からはじめ、グラフニューラルネットワーク（GNN）の理論的な側面やその実践的な応用例を幅広く取り上げている。自然言語処理、画像処理、データマイニング、生化学・ヘルスケアなど、様々な分野でのGNNの活用が理解できるようになってる。GNNに興味を持つ学生や研究者、さらには実際の業界でGNNを応用したいと考えている専門家にとって、理解の手引きとなる一冊である。
