【グラフニューラルネットワーク】1.1~1.3

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May 02, 24

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各ページのテキスト
1.

2024前期輪読会#1 グラフニューラルネットワーク1.1~1.3 医学研究科 原田紘太郎 0

2.

グラフニューラルネットワーク agenda ・本章の目的 ・さまざまなグラフデータ ・グラフを用いた代表的な機械学習タスク ・異種混合なデータをグラフにより統一的に扱う 1

3.

1.本章の目的 2

4.

本章の目標 グラフデータってなに?どんなタスクがあるの? 世の中にはたくさんのグラフデータが存在 そのようなデータを統一的に扱うGNN 3

5.

1.1さまざまなグラフデータ 4

6.

1.1さまざまなグラフデータ グラフ例 グラフとは? -物や事柄のつながりを表すデータ構造 人と人だったり コンピュータだったり 原子だったり 要素とつなぐ線が存在している 要素…頂点(vertex,ノード,node) 線…辺(エッジ,edge) 𝐺 𝑉, 𝐸 5

7.

1.1さまざまなグラフデータ ノードとエッジの重要性 上のグラフは何でしょう ・エチレン? ・ただ6人のグループを表しているだけ? 頂点と辺が何を表しているか知ることが重要 Ex)例えば炭素(原子番号12番)を表現したいとき𝑥𝑣 = 12とする このような特徴ベクトルは頂点・辺で様々であり、人なら年齢、居住地、性別などがある 6

8.

1.1さまざまなグラフデータ グラフの応用 テキストや画像もグラフとして表現できる 頂点は単語の出現 辺は文中で単語が隣接 頂点は画素 辺は画素が隣接 7

9.

1.2グラフを用いた代表的な機械学習タスク 8

10.

1.2グラフを用いた代表的な機械学習タスク 頂点分類問題と頂点回帰問題 ● 頂点分類問題 頂点回帰問題 各頂点をカテゴリに分類する問題 ● ex)スパム分類 各頂点の値を推定する問題 ex)画像の穴埋め ほとんど同じアルゴリズム解くことができる(らしい) -転導的学習 -帰納的学習 9

11.

1.2グラフを用いた代表的な機械学習タスク 学習に関して 転導的学習 ● 帰納的学習 既知のデータの情報を転じて グラフ間で普遍的な法則を ● 発見する 新しいデータの情報を導く A B A A C A 訓練時に一部の頂点に ラベルが与えられる ▼ 他の頂点を予測 A B 訓練時にラベル付きの グラフが与えられる ▼ 新しいグラフの頂点を予測 B 10

12.

1.2グラフを用いた代表的な機械学習タスク グラフ分類問題とグラフ回帰問題 ● 同様の方法で、頂点だけでなく グラフ全体を分類・回帰することも可能 Ex)毒性予測 上記のようなグラフ(化合物)は 分類:毒性があるのかないのか 回帰:どれぐらいの毒性の強さなのか 11

13.

1.2グラフを用いた代表的な機械学習タスク 接続予測問題 ● グラフから未観測の辺を予測する -時間軸で見て未観測(ある時期に辺が新しく出現) -観測できず未観測 Ex)レコメンドエンジン 時間軸 将来的にユーザーが購入しそうな商品 未観測 ユーザーが商品を全て見ることができないという前提のもと 閲覧していたら購入していたであろう商品 12

14.

1.2グラフを用いた代表的な機械学習タスク グラフ生成問題 ● グラフがたくさん与えられて、それと共通の性質を持つ 新しいグラフを作成する Ex)創薬 あるグラフ(化合物)を与えることで、それと共通の性質を持つグラフ(化合物)を作成する 13

15.

1.3異種混合なデータをグラフにより統一的に扱う 14

16.

1.3異種混合なデータをグラフにより統一的に扱う グラフ例 ● グラフの利点:データを柔軟に組み合わせることが可能 左の図は地理的なグラフと ソーシャルネットワークを組み合わせている 頂点の種類と辺の種類の少なくとも一方が2種類以上あるグラフを 異種混合グラフ、1種類のものを同質グラフという (左の図の場合は2種類の頂点と3種類の辺の異種混合グラフ) 15

17.

1.3異種混合なデータをグラフにより統一的に扱う 知識グラフ ● 異種混合グラフの代表例:知識グラフ 都市、ランドマーク、歴史上の人物など、様々な情報が 1つのグラフに集約されている 物事の範囲に制限はない 利点 さまざまな情報を統一的に扱い、タスクを解くために 活用することができる 16

18.

1.3異種混合なデータをグラフにより統一的に扱う 知識グラフの利用 映画の推薦システム 課題 冷間始動問題 視聴回数や、視聴者数が少ない場合、情報が少なく精度の高い推薦ができないという問題 友人関係を考慮して レコメンドを行う 社交的推薦 協調フィルタリング + 知識グラフ 17

20.

1. スライドの使い方 ■補足|分子生成モデルに関して 下記パッケージを利用 https://github.com/molecule-generator-collection/ChemTSv2 ● 19