論文の概要: Graph Neural Networks in IoT: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15935v2
- Date: Thu, 31 Mar 2022 14:31:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-01 11:29:18.548036
- Title: Graph Neural Networks in IoT: A Survey
- Title(参考訳): IoTにおけるグラフニューラルネットワーク: サーベイ
- Authors: Guimin Dong, Mingyue Tang, Zhiyuan Wang, Jiechao Gao, Sikun Guo, Lihua
Cai, Robert Gutierrez, Bradford Campbell, Laura E. Barnes, Mehdi Boukhechba
- Abstract要約: IoT(Internet of Things)ブームは、人々の日常生活のほぼすべての部分に革命をもたらした。
ディープラーニングモデルは、IoTタスクの解決に広く採用されている。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、多くのIoT学習タスクで最先端の結果を達成するために実証されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.257834364029547
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Internet of Things (IoT) boom has revolutionized almost every corner of
people's daily lives: healthcare, home, transportation, manufacturing, supply
chain, and so on. With the recent development of sensor and communication
technologies, IoT devices including smart wearables, cameras, smartwatches, and
autonomous vehicles can accurately measure and perceive their surrounding
environment. Continuous sensing generates massive amounts of data and presents
challenges for machine learning. Deep learning models (e.g., convolution neural
networks and recurrent neural networks) have been extensively employed in
solving IoT tasks by learning patterns from multi-modal sensory data. Graph
Neural Networks (GNNs), an emerging and fast-growing family of neural network
models, can capture complex interactions within sensor topology and have been
demonstrated to achieve state-of-the-art results in numerous IoT learning
tasks. In this survey, we present a comprehensive review of recent advances in
the application of GNNs to the IoT field, including a deep dive analysis of GNN
design in various IoT sensing environments, an overarching list of public data
and source code from the collected publications, and future research
directions. To keep track of newly published works, we collect representative
papers and their open-source implementations and create a Github repository at
https://github.com/GuiminDong/GNN4IoT.
- Abstract(参考訳): IoT(Internet of Things)ブームは、医療、家庭、輸送、製造業、サプライチェーンなど、人々の日常生活のほぼすべてのコーナーに革命をもたらした。
近年のセンサと通信技術の発展により、スマートウェアラブル、カメラ、スマートウォッチ、自動運転車などのIoTデバイスは、周囲の環境を正確に測定し、知覚することができる。
継続的センシングは大量のデータを生成し、機械学習の課題を提示します。
ディープラーニングモデル(畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークなど)は、マルチモーダル感覚データからパターンを学習することでIoTタスクの解決に広く利用されている。
Graph Neural Networks(GNN)は、センサートポロジ内の複雑なインタラクションをキャプチャし、多くのIoT学習タスクで最先端の結果を達成することが実証されている。
本調査では,さまざまなIoTセンサ環境におけるGNN設計の深層分析,収集した出版物の公開データとソースコードの網羅的リスト,今後の研究方向性など,GNNのIoT分野への応用の最近の進歩を概観する。
新たに公開された作品を追跡するために、代表論文とそのオープンソース実装を収集し、https://github.com/GuiminDong/GNN4IoT.comでGithubリポジトリを作成します。
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