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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-10-17 11:00 境界付き複素GNNの学習へのグラフフーリエ基底の影響 ○鈴木歩夢・久門尚史（京大）  CAS2024-31 NLP2024-61 |
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| 抄録 | （和） | グラフニューラルネットワーク(GNN)は一般的なグラフ構造を扱える新しいニューラルネットワークモデルである．物理的な系を対象とするGNNの研究では，系のトポロジーのみにもとづきGNNモデルを構成し，境界条件を無視する場合が多い．そこで，本稿ではグラフに境界を導入することで，境界を扱えるようにGNNを拡張し，物理的な系と対応がついたグラフフーリエ基底を用いて学習・推論を行う．本稿ではネットワーク構造を持つ物理的な系の例として，電気回路を用いる．研究の結果，境界を考慮することでGNNの性能が向上する可能性があることがわかった． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | グラフフーリエ変換 / グラフニューラルネットワーク / 複素ニューラルネットワーク / 境界条件 / / / / |
| （英） | Graph Fourier Transform / Graph Neural Network / Complex-Valued Neural Network / Boundary Condition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 208, NLP2024-61, pp. 21-26, 2024年10月. | |
| 資料番号 | NLP2024-61 | |
| 発行日 | 2024-10-10 (CAS, NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2024-31 NLP2024-61 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CAS |
| 開催期間 | 2024-10-17 - 2024-10-18 |
| 開催地（和） | 鳥取大学広報センター |
| 開催地（英） | Information Center, Tottori University |
| テーマ（和） | NLP，CAS，一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear Problems, Circuits and Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2024-10-NLP-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 境界付き複素GNNの学習へのグラフフーリエ基底の影響 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Effect of Graph Fourier Basis on Training Complex-Valued Graph Neural Network with Boundary |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフフーリエ変換 / Graph Fourier Transform |
| キーワード(2)（和/英） | グラフニューラルネットワーク / Graph Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 複素ニューラルネットワーク / Complex-Valued Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | 境界条件 / Boundary Condition |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 歩夢 / Ayumu Suzuki / スズキ アユム |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久門 尚史 / Takashi Hisakado / ヒサカド タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-10-17 11:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2024-31, NLP2024-61 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.207(CAS), no.208(NLP) |
| ページ範囲 | pp.21-26 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-10-10 (CAS, NLP) |
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