論文の概要: A Practical Tutorial on Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05234v3
• Date: Sat, 25 Dec 2021 09:06:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 13:05:27.128213
• Title: A Practical Tutorial on Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークに関する実践的チュートリアル
• Authors: Isaac Ronald Ward, Jack Joyner, Casey Lickfold, Yulan Guo and Mohammed Bennamoun
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、人工知能(AI)分野において最近人気が高まっている。 このチュートリアルでは、GNNのパワーとノベルティをAI実践者に公開している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.919443059032226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have recently grown in popularity in the field of artificial intelligence (AI) due to their unique ability to ingest relatively unstructured data types as input data. Although some elements of the GNN architecture are conceptually similar in operation to traditional neural networks (and neural network variants), other elements represent a departure from traditional deep learning techniques. This tutorial exposes the power and novelty of GNNs to AI practitioners by collating and presenting details regarding the motivations, concepts, mathematics, and applications of the most common and performant variants of GNNs. Importantly, we present this tutorial concisely, alongside practical examples, thus providing a practical and accessible tutorial on the topic of GNNs.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、入力データとして比較的非構造化データ型を取り込み、人工知能(AI)の分野で最近人気が高まっている。 GNNアーキテクチャのいくつかの要素は、概念的には従来のニューラルネットワーク(およびニューラルネットワークの変種)と似ているが、他の要素は従来のディープラーニング技術から逸脱している。 このチュートリアルでは、GNNのモチベーション、概念、数学、そして最も一般的でパフォーマンスの良いGNNの応用に関する詳細を照合し提示することで、AI実践者にGNNのパワーとノベルティを公開している。 ここでは,本チュートリアルを実例とともに簡潔に提示し,GNNのトピックに関する実践的かつアクセシブルなチュートリアルを提供する。

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