【深層学習:DGL 0.5 ユーザガイド】3 章 GNN モジュールをビルドする

プログラミング
GNN モジュールをビルドする
【深層学習:DGL 0.5 ユーザガイド】3 章 GNN モジュールをビルドする
【DGL 0.5 ユーザガイド : 3 章 GNN モジュールをビルドする】
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。

幾つかドキュメントが用意されていますので、順次翻訳しています。3 章の「GNN モジュールをビルドする」へと進みます。DGL NN モジュールは貴方の GNN モデルのためのビルディング・ブロックです。DNN フレームワーク・バックエンドに依拠して、それは PyTorch の NN モジュール、MXNet Gluon の NN ブロックと TensorFlow の Keras 層から継承しています。

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。 [詳細]

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