グラフ畳み込みネットワーク（GCN）は、グラフの表現学習のための最先端の深層学習モデルとして登場しました。ただし、大規模なグラフデータセットに対してGCNをトレーニングおよび推論することは依然として困

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/03 12:46

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4699269410069199650/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00794v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00794v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.00794v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">アーリーバードGCN：アーリーバード宝くじの抽選によるより効率的なGCNトレーニングと推論に向けたグラフネットワークの共同最適化</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GCN">GCN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">グラフ畳み込みネットワーク（GCN）は、グラフの表現学習のための最先端の深層学習モデルとして登場しました。ただし、大規模なグラフデータセットに対してGCNをトレーニングおよび推論することは依然として困</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210303#bookmark-4699269410069199650"><span class="datetime-body">2021/03/03 12:46</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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