論文の概要: Graphs Unveiled: Graph Neural Networks and Graph Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13849v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 14:37:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 18:28:52.681669
- Title: Graphs Unveiled: Graph Neural Networks and Graph Generation
- Title(参考訳): グラフ: グラフニューラルネットワークとグラフ生成
- Authors: László Kovács, Ali Jlidi,
- Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の概要を紹介する。
様々な領域にわたるグラフニューラルネットワークの適用について論じる。
我々は,グラフ生成という,GNNの先進的な分野を提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the hot topics in machine learning is the field of GNN. The complexity of graph data has imposed significant challenges on existing machine learning algorithms. Recently, many studies on extending deep learning approaches for graph data have emerged. This paper represents a survey, providing a comprehensive overview of Graph Neural Networks (GNNs). We discuss the applications of graph neural networks across various domains. Finally, we present an advanced field in GNNs: graph generation.
- Abstract(参考訳): 機械学習におけるホットトピックの1つは、GNNの分野である。
グラフデータの複雑さは、既存の機械学習アルゴリズムに重大な課題を課している。
近年,グラフデータに対する深層学習手法の拡張に関する研究が盛んに行われている。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の概要を紹介する。
様々な領域にわたるグラフニューラルネットワークの適用について論じる。
最後に,GNNの高度な分野としてグラフ生成を提案する。
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