論文の概要: A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12693v2
- Date: Mon, 15 Jun 2020 07:29:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-17 07:35:56.035261
- Title: A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs
- Title（参考訳）: グラフのためのディープラーニング入門
- Authors: Davide Bacciu, Federico Errica, Alessio Micheli, Marco Podda
- Abstract要約: この作品は、グラフのディープラーニング分野のチュートリアルとして設計されている。
構造化情報処理に対する局所的および反復的アプローチに基づくグラフ表現学習の一般的な定式化を導入する。
グラフの新規かつ効果的なニューラルモデルを設計するために組み合わせられる基本的なビルディングブロックを導入している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.809161531445053
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The adaptive processing of graph data is a long-standing research topic which
has been lately consolidated as a theme of major interest in the deep learning
community. The snap increase in the amount and breadth of related research has
come at the price of little systematization of knowledge and attention to
earlier literature. This work is designed as a tutorial introduction to the
field of deep learning for graphs. It favours a consistent and progressive
introduction of the main concepts and architectural aspects over an exposition
of the most recent literature, for which the reader is referred to available
surveys. The paper takes a top-down view to the problem, introducing a
generalized formulation of graph representation learning based on a local and
iterative approach to structured information processing. It introduces the
basic building blocks that can be combined to design novel and effective neural
models for graphs. The methodological exposition is complemented by a
discussion of interesting research challenges and applications in the field.
- Abstract（参考訳）: グラフデータの適応処理は、近年、深層学習コミュニティへの大きな関心のテーマとして統合されている長年の研究トピックである。
関連する研究の量と幅の急激な増加は、知識の体系化や初期の文献への注意がほとんどない価格に達している。
この作品は、グラフのディープラーニング分野のチュートリアルとして設計されている。
これは、読者が利用可能な調査に言及する最新の文献の展示よりも、主要な概念とアーキテクチャ的側面の一貫性と進歩的な導入を好んでいる。
本稿では,グラフ表現学習の局所的および反復的アプローチに基づく一般化された定式化を導入し,この問題をトップダウンで考察する。
グラフの新規かつ効果的なニューラルモデルを設計するために組み合わせられる基本的なビルディングブロックを導入している。
方法論的展示は、この分野における興味深い研究課題と応用の議論によって補完される。
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