世界の構造やルール、人の知識の多くがグラフとして表現され、これを考慮できるグラフNNがこれから注力すべき分野という主張。枝の並び替えに対し結果が普遍であるという制約が良い帰納バイアスにつながる。これまで

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elu_18 のブックマーク 2018/06/07 09:54

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/365427275/comment/elu_18" data-user-id="elu_18" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv.org/abs/1806.01261" data-original-href="https://arxiv.org/abs/1806.01261" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1806.01261" data-user-icon="/users/elu_18/profile.png">Relational inductive biases, deep learning, and graph networks</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/fromTw">fromTw</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 世界の構造やルール、人の知識の多くがグラフとして表現され、これを考慮できるグラフNNがこれから注力すべき分野という主張。枝の並び替えに対し結果が普遍であるという制約が良い帰納バイアスにつながる。これまで</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/elu_18/20180607#bookmark-365427275"><span class="datetime-body">2018/06/07 09:54</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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Relational inductive biases, deep learning, and graph networks

arxiv.org2018/06/06

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