研究課題/領域番号 |
23H03451
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
小区分60030:統計科学関連
合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
村田 剛志 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (90242289)
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研究分担者 |
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)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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キーワード | グラフニューラルネットワーク / 頑強化 / 動的グラフ |
研究開始時の研究の概要 |
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。
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