出版社内容情報
★この本がないと始まらない★
本書は、基礎から丁寧に解説しつつ、広範な範囲を取り扱う。
カタログ的な解説ではなく、解明されている理論に基づき、本質を解説する。
より深い洞察と息の長い知識を学べる決定版テキスト！
【主な内容】
第1章 機械学習においてグラフを考える重要性
第2章 準備
第3章 グラフニューラルネットワークの定式化
第4章 さまざまなタスクへの応用
第5章 グラフニューラルネットワークの高速化
第6章 スペクトルグラフ理論
第7章 過平滑化現象とその対策
第8章 グラフニューラルネットワークの表現能力
第9章 おわりに
内容説明
本書は、カタログ的な解説ではなく、解明されている理論に基づき、本質を解説する。より深い洞察と息の長い知識を学べる決定版テキスト！
目次
第１章 機械学習においてグラフを考える重要性
第２章 準備
第３章 グラフニューラルネットワークの定式化
第４章 さまざまなタスクへの応用
第５章 グラフニューラルネットワークの高速化
第６章 スペクトルグラフ理論
第７章 過平滑化現象とその対策
第８章 グラフニューラルネットワークの表現能力
第９章 おわりに
著者等紹介
佐藤竜馬［サトウリョウマ］
１９９６年生まれ。２０２４年京都大学大学院情報学研究科博士課程修了、博士（情報学）。現在、国立情報学研究所助教。専門分野は最適輸送、グラフニューラルネットワーク、および情報検索・推薦システム、ＮｅｕｒＩＰＳやＩＣＭＬなどの国際会議に主著論文が採択。競技プログラミングでは国際情報オリンピック日本代表、ＡＣＭ‐ＩＣＰＣ世界大会出場、ＡｔＣｏｄｅｒレッドコーダーなどの戦績をもつ。ＰＤＦ翻訳サービスＲｅａｄａｂｌｅの開発など研究の効率化についても従事している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
