グラフニューラルネットワーク

 グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) | 佐藤 竜馬 |本 | 通販 | Amazon

本を買いました。GNNは、あらゆるデータ構造を表現できるのだそうです。中身は、難しい数式のオンパレードですが、いきなり数式ではなく、概念を分かりやすく解説しようという筆者の意思を感じます。まだ、全然理解出来ていません。単にグラフといったとき、ダイクストラ法、２分岐グラフ、BDD、ZDDを思いうかびます。これらは、SATやMIPという組み合わせ最適化における重要なツールや部品であり、実務でもよく使います。一通りのグラフ理論は知っていたつもりでしたが、GNNは、そうしたよく使うグラフと同じとも言えますが、グラフ化する対象が異なりそこに機械学習手法を持ってくることに特徴があるようです。

GNNを勉強しようと思った理由は以下です。

１）組み合わせ最適化での応用

２）日本語→モデリング

１）に関しては、ダイレクトな論文もあり、何とかなりそうな感じではありますが、２）に関しては、未だ雲を掴むような感じです。