グラフニューラルネットワーク（GNN）を学ぼう！【PyTorch Geometric】 -「グラフ」を扱う「深層学習」- (udemy.com)
データ構造「グラフ」に「深層学習」（ディープラーニング）を取り入れた、グラフニューラルネットワーク（GNN）を学ぶコースです。PyTorch Geometricというライブラリを使い、PythonのコードでGNNを実装します。
我妻 幸長 Yukinaga Azuma
人工知能（AI） / 生成AI / ディープラーニング / 機械学習
レビュー
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荒瀬 美由紀グラフニューラルネットワークも色々と種類があり、使い道により最適なのを見つけるには、特徴を学んだり・使い方にに慣れたりしなければならないですね。これからもAIや機械学習を学んでいきたいと思います。
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平林 学非常にわかりやすかった。 GATのコードが、訓練のところで止まってしまったため、もしよければコードの修正版をアップいただけると有難いです。
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石引 かおるライブラリを使用することで簡単にGNNが実装できるのは面白いです。ただし、セクション4のGNNの数式について、本コースでは概要だけにとどまっていたのが残念です。それについて論文以外の参考書籍を提示されるだけでもよかったのですが。そのため本評価とさせて頂きました。 繰り返しになりますが実装方法については簡単ですので個人の興味を引くコースだとは思います。
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堀 扶PyTorch GeometricをつかってGCN/GATを実装するサンプルを入手したい人向け。GCN/GATの中でどのような計算を行っているかの概要理解が可能だが、どういうユースケースでGCN・GATの使い分けたらいいかや、世の中の問題をどうやってグラフに落とし込むか、グラフ理論の基礎などは解説されていない。
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