【深層学習:DGL 0.5 Tutorials】ひとめでわかる深層グラフ・ライブラリ

プログラミング
最初のチュートリアルの目標は、(1) DGL がどのようにグラフ上の計算を可能にするか高位レベルで理解する、そして (2) グラフのノードを分類するために DGL で単純なグラフニューラルネットワークを作成して訓練
【深層学習:DGL 0.5 Tutorials】ひとめでわかる深層グラフ・ライブラリ
【DGL 0.5 Tutorials : ひとめでわかる深層グラフ・ライブラリ】

DGL (Deep Graph Library) は TensorFlow や PyTorch のエコシステムで、グラフ上の深層学習専用の Python パッケージです。

グラフニューラルネットワークの実装が単純化され、数十億のノード/エッジを持つグラフ上の半教師あり学習、グラフ上の生成モデル、TreeLSTM のような樹木モデル等が実装可能です。

幾つかドキュメントが用意されていますので、順次翻訳していきます。最初のチュートリアルの目標は、(1) DGL がどのようにグラフ上の計算を可能にするか高位レベルで理解する、そして (2) グラフのノードを分類するために DGL で単純なグラフニューラルネットワークを作成して訓練することです。
良く知られたコミュニティ分割問題「Zachary の空手クラブ」を題材としています。[詳細]

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