ジオメトリックおよびグラフML: 機械学習の新たな形を紹介!
こんにちは皆さん、私の名前はニックスです。私はエンコラメキシコの成功コーチであり、モスキートオフィスにいます。今日のセッションでは、ジョージ・ヘルナンデス氏が機械学習の新しい形について話します。ジョージ・ヘルナンデス氏はアンコール社のスタッフエンジニアであり、ソフトウェアエンジニアリングの経験が21年あります。彼は低ショットやゼロショットのMLアーキテクチャの開発において研究者をサポートし、そのアーキテクチャを非常に成功した製品に活かすことを率いてきました。
ジオメトリックおよびグラフMLの概要:機械学習の新たな形
さて、まずはじめにジョージ・ヘルナンデス氏によるプレゼンテーションの内容をご紹介します。このプレゼンテーションでは、クラフトニューラルネットワークとジオメトリックディープラーニングという、機械学習と人工知能の最もエキサイティングな新しい領域について話します。
目次
- 導入
- クラフトニューラルネットワークとは?
- ジオメトリックディープラーニングとは?
- なぜグラフMLが注目されているのか?
- グラフニューラルネットワークの応用例
5.1 分子探索
5.2 コンピュータチップの設計
5.3 組合せ最適化
- ジオメトリックディープラーニングの原則
6.1 不変性と等変性
6.2 パーミュテーション不変性と等変性
6.3 グラフ構造の入力
- ジオメトリックディープラーニングのアーキテクチャ
7.1 畳み込み型ネットワーク
7.2 アテンショナルネットワーク
7.3 メッセージパッシングネットワーク
- ジオメトリックディープラーニングの未来
- まとめ
- 参考文献
さて、このプレゼンテーションは、以下の研究者の講演を基にしています:ピーター・ヴェリシュコヴィッチ氏(マイン・ミー・ヨーンのスタッフ研究員)、カーネギーメロン大学の博士課程生であるミニョン・ソオン氏、そしてマイケル・ブリンスタイン氏(オックスフォード大学の人道学の教授、グラフML研究の責任者)とジョン・ブルーナ氏(クエルン研究所およびNYUの准教授)の共同研究によるものです。また、クアルコムAIリサーチの研究員で主任エンジニアであるタコ・コーエン氏の研究も活かされています。
ジョージ・ヘルナンデス氏は、ジオメトリックニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークが、グラフ構造や構造化データに適用されることで、機械学習と人工知能の世界で急速に注目を集めていることを紹介します。最初のステップとして、彼はグラフニューラルネットワークがグラフ上でのデータ表現を可能にする一連の方法を紹介し、その後、クラフトニューラルネットワークについて詳しく解説していきます。
このプレゼンテーションでは、様々な応用例やモデルの紹介を通じて、ジョージ・ヘルナンデス氏がグラフニューラルネットワークとジオメトリックディープラーニングのポテンシャルについて説明しています。また、リファレンスおよび参考文献も提供されており、更なる学習や研究に役立つ情報源となっています。
最後に、ジョージ・ヘルナンデス氏は参加者からの質問にも回答しています。皆さんのご質問にお答えする時間がありますので、どうぞお気軽にコメント欄に質問を入力してください。それでは、素晴らしい講演をありがとうございました。