【DGL 0.5 ユーザガイド】5章 訓練:5.2 エッジ分類/回帰

プログラミング
エッジ分類/回帰モデルについて説明
【DGL 0.5 ユーザガイド】5章 訓練:5.2 エッジ分類/回帰
【DGL 0.5 ユーザガイド : 5 章 訓練 : 5.2 エッジ分類/回帰】

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。5 章 訓練の「5.2 エッジ分類/回帰」へと進みます。グラフのエッジ上の属性、あるいは 2 つのノード間にエッジが存在するか否かを予測することを望む場合があります。このセクションではエッジ分類/回帰モデルについて説明されます。

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]


【2020年09月24日(木):ウェビナー】人工知能やデータ分析テクノロジーを戦略的にビジネスに取り込むには?Vol.87 ~「AIゲームチェンジャー」シアトルの全貌 ~ [詳細]

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