エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
グラフデータを用いてニューラルネットワークを構築する - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
グラフデータを用いてニューラルネットワークを構築する - Qiita
1. はじめに 概要だけ簡単に書きます。Pythonによる実際のモデル構築とかはChatGPTに聞けば勝手にやって... 1. はじめに 概要だけ簡単に書きます。Pythonによる実際のモデル構築とかはChatGPTに聞けば勝手にやってもらえると思うので、どういうタスクに使えるのか?他モデルと比較した時の長所は?等、コンペでのモデル選択になるべく役立つような形で説明します。 2. グラフデータとは? こちらの記事で超ざっくり説明してます。 3. ニューラルネットワークとは? ニューラルネットワーク(NN)とは、複数の人工ニューロンを層状に組み合わせてデータのパターンを学習し予測を行うアルゴリズムの総称です。画像処理で使う畳み込みNN、グラフデータを処理するグラフNN、時系列データや言語データなど順番が大事なデータを処理するリカレントNN等、様々なものがあります。入力データの種類に応じて呼び名が変化しています。本記事ではグラフデータを扱うのでグラフNN(以下GNN)を取り上げます。 3. モデルの構造 最初に入