Project/Area Number |
23H03451
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Basic Section 60030:Statistical science-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
|
Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
Principal Investigator |
村田 剛志 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (90242289)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
劉 欣 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (20803935)
|
Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
|
Keywords | グラフニューラルネットワーク / 頑強化 / 動的グラフ |
Outline of Research at the Start |
近年、深層学習をグラフに対して適用するグラフニューラルネットワークの研究が非常に盛んになってきている。グラフ中のノードやグラフ全体を高精度に分類することができれば、高度な画像認識、推薦システム、交通量予測、化合物分類などへの幅広い応用が期待できる。本研究課題「グラフニューラルネットワーク技術の深化」は【1】グラフニューラルネットワークの技術的な課題の解決【2】グラフニューラルネットワークの応用の方向性の拡大についての研究を進める。最終的には「グラフニューラルネットワークによって、何がどこまで可能になるか」に対する答を追究する。
|