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2023 Fiscal Year Annual Research Report

グラフニューラルネットワークの理論解析と高速化

Research Project

Project/Area Number 22KJ1703
Allocation TypeMulti-year Fund
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

佐藤 竜馬  京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(DC1)

Project Period (FY) 2023-03-08 – 2024-03-31
Keywordsグラフニューラルネットワーク / 機械学習
Outline of Annual Research Achievements

本年度は既存のグラフニューラルネットワークの常識を打ち破る新たな理論を打ち立てることに成功した研究 "Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure" が国際会議 International Conference on Machine Learning (ICML) に採択され、現地で発表を行った。グラフニューラルネットワークはノード特徴量を受け取り、これをグラフ上で滑らかにすることで性能が得られると考えられてきた。ノード特徴量が利用できない場合のグラフニューラルネットワークの性能は理論的に解明されてこなかった。本研究では、ノード特徴量が利用できない場合であっても、グラフニューラルネットワークはグラフ構造を表すノード特徴量を自力で生み出し、これを元に予測を行なうことができることを示した。グラフニューラルネットワークの理論解析という本研究課題に直接繋がる大きな成果といえる。こちらの研究内容についてはギリシャのグラフニューラルネットワークの研究チームからも依頼を受けて講演を行った。また、グラフニューラルネットワークについての教科書『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)』 https://www.amazon.co.jp/dp/4065347823 を執筆した。こちらの教科書はグラフニューラルネットワークはどのような場面で役に立つのかなどといった基本的なことから、本課題と直接関係のあるグラフニューラルネットワークの理論解析と高速化についても個別に章を設けて詳細に解説してある。

  • Research Products

    (5 results)

All 2024 2023

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] Momentum Tracking: Momentum Acceleration for Decentralized Deep Learning on Heterogeneous Data2023

    • Author(s)
      Yuki Takezawa, Han Bao, Kenta Niwa, Ryoma Sato, Makoto Yamada
    • Journal Title

      Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

      Volume: - Pages: -

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Active Learning from the Web2023

    • Author(s)
      Ryoma Sato
    • Organizer
      The Web Conference (WWW)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure2023

    • Author(s)
      Ryoma Sato
    • Organizer
      International Conference on Machine Learning (ICML)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Beyond Exponential Graph: Communication-Efficient Topologies for Decentralized Learning via Finite-time Convergence2023

    • Author(s)
      Yuki Takezawa*, Ryoma Sato*, Han Bao, Kenta Niwa, Makoto Yamada
    • Organizer
      Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
    • Int'l Joint Research
  • [Book] 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)2024

    • Author(s)
      佐藤竜馬
    • Total Pages
      336
    • Publisher
      講談社
    • ISBN
      4065347823

URL: 

Published: 2024-12-25  

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