【深層学習:DGL 0.5 ユーザガイド】5章 訓練 : 5.4 グラフ分類

プログラミング
巨大な単一グラフの代わりに複数のグラフ形式のデータの取り扱い
【深層学習:DGL 0.5 ユーザガイド】5章 訓練 : 5.4 グラフ分類
【DGL 0.5 ユーザガイド : 5 章 訓練 : 5.4 グラフ分類】
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「5.4 グラフ分類」へと進みます。巨大な単一グラフの代わりに複数のグラフ形式のデータを持つことがあるかもしれません。例えば人々のコミュニティの異なる型のリストです。同じコミュニティの人々の間の友好関係をグラフで特徴付けることにより分類するグラフのリストを得ます。このシナリオではグラフ分類モデルはコミュニティの型を識別することに役立つでしょう。

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 etc. が実装可能です。 [詳細]


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