『グラフニューラルネットワーク』を上梓しました - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:佐藤 竜馬講談社Amazon 講談社より『グラフニューラルネットワーク（機械学習プロフェッショナルシリーズ）』を上梓しました。 グラフニューラルネットワークはグラフデータのためのニューラルネットワークです。化合物やソーシャルネットワークのようなグラフデータの解析に使うことができます。また後で述べるように、テキストも画像もグラフなのでテキストや画像の分析にも使えますし、それらを組み合わせたマルチモーダルなデータにも適用できます。要は何にでも使うことができます。この汎用性がグラフニューラルネットワークの大きな強みです。 本稿ではグラフニューラルネットワークを学ぶモチベーションと、本書でこだわったポイントをご紹介します。 グラフニューラルネットワークは何にでも使える 付加情報をグラフとして表現できる グラフニューラルネッ
グラフニューラルネットワークでQiitaのタグづけをレコメンドする - Qiita
本記事はNTTドコモR&Dアドベントカレンダー2021の8日目の記事です． こんにちは、NTTドコモの橋本(@dcm_hashimotom)です． 業務ではレコメンド関連の技術開発・施策検討を行っており，主にPythonやBigQuery, Apache Sparkを触ってます． SNSなどで投稿したコンテンツの検索性を上げるためには，そのコンテンツへのタグ(またはハッシュタグ)の付与が重要です．Qiitaではタグは5つまで付与することができ，タグを指定した絞り込み検索や，マイページでのプロフィールに使われております．しかし，タグの付与はユーザ手動なものが多く(要出典)，検索性が高いものを選択するためには，ドメイン知識が必要です．なので，タグを付ける際に「このタグがついた投稿では他にこんなタグもついてます」的なレコメンドがあれば有用そうです．また，レコメンドということですが，近年レコメンド
Transformers are Graph Neural Networks
My engineering friends often ask me: deep learning on graphs sounds great, but are there any real applications? While Graph Neural Networks are used in recommendation systems at Pinterest, Alibaba and Twitter, a more subtle success story is the Transformer architecture, which has taken the NLP world by storm. Through this post, I want to establish a link between Graph Neural Networks (GNNs) and Tr
グラフ機械学習のヘルスケア分野への応用の最前線 - Ridge-institute R&D Blog
こんにちは，株式会社Ridge-iのリサーチチームの@machinery81です． 今回はグラフデータを扱う機械学習のヘルスケア分野への応用のお話を紹介します． TL;DR 機械学習・データマイニングの応用先としてのヘルスケア分野 万能薬から精密医療へ 電子カルテ 創薬 患者調査 ヘルスケア分野を繋ぐグラフマイニング グラフ上の機械学習 古典的なアプローチ グラフの統計量に基づく手法 ランダムウォークに基づく手法 行列因子分解／テンソル因子分解に基づく手法 Graph Neural Network Graph Convolutional Network 創薬分野へのグラフデータの応用 ターゲットの識別 分子特性予測 グラフマイニングによる既存薬再開発 薬品と疾患の相互作用の分析 Combination repurposing 今後の見通し その他の話題 さいごに 参考文献 TL;DR 機械
Disk Embedding による非循環有向グラフの表現獲得 - LAPRAS AI LAB
LAPRAS のアルゴリズムエぬジニア 兼 リサーチャーの鈴木です。AI Lab への投稿は初めてですので、簡単に自己紹介をしておきます。私は大学で理論物理学の修士号を取った後、大手電機メーカーの研究所で機械学習・信号処理などを研究していましたが、「世の中のミスマッチをなくす」というビジョンに共感し、昨年の11月からLAPRAS (旧 scouty) にジョインしました。これまでの主な研究成果は [Suzuki, 2014], [Suzuki, 2017] などです。よろしくお願いします。LAPRAS のリサーチチームでは、LAPRASの「世の中のミスマッチをなくす」というビジョンを達成するため、「個人に最適な選択肢を与えるための基盤技術」となりうる分野について調査・研究を進めています。現在は特に、自然言語処理、知識グラフ、埋め込みの分野から新しいブレークスルーが生まれるのではないかと信じ
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
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