グラフニューラルネットワーク

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グラフニューラルネットワークの特徴と適用事例

“グラフデータ処理アルゴリズムと機械学習/人工知能タスクへの応用“でも述べているグラフデータとは、頂点（ノード）とそれらを結ぶ辺（エッジ）からなるデータ構造を指す。これらは、ソーシャルメディアの友人関係、フォロワー関係、コミュニティ、交通ネットワーク、コンピュータネットワーク、ゲノムやタンパク質の相互作用ネットワーク、顧客の過去の購買履歴や嗜好などさまざまなネットワークデータを表し現実世界のさまざまなシステムや関係をモデル化するのに役立てられている。

グラフニューラルネットワーク(GNN)は、このようなグラフデータに深層学習を適用するもので、データから特徴を抽出し、その特徴表現をもとにニューラルネットワークを構成し、それらを多段に繋ぎ合わせることで、複雑なデータパターンを捉え、非線形性を持つモデルを構築する。

通常の深層学習とグラフニューラルネットワークとの相違点はデータ構造とそれらを扱うアルゴリズムにある。

一般的な深層学習では、画像データやテキストデータなどを規則的な均一のグリッド状のデータ構造にして、行列演算アルゴリズムをベースに計算している。それに対して、グラフデータでは、ノードに多くの隣接ノードを持つものとそうでないものがあり、隣接頂点が可変で均一なデータ構造は作りずらい。さらにトポロジーが複雑で非常に離れているノードがエッジで結合していることがあり、局所性が保たれないことや、ノードが順序づけられていない等も大きく異なる。

データを扱うアルゴリズムの観点では、一般的な深層学習では、ベクトルで代表される非構造データを用いて、分類、回帰、クラスタリング、次元圧縮等のタスクすべてに適用することができるが、グラフデータでは、ノードを対象としたタスク(ノード分類)、エッジを対象としたタスク(リンク予測)、グラフを対象としたタスク(グラフ分類)、生成モデルとしてのタスク(グラフ生成)とそれぞれのタスクでデータ構造とアプローチが異なってくる。

例えばノード分類では、友人関係を表す社会ネットワークにおいて、グラフのノードを「人」、ノードを結ぶエッジを「友人関係」、各ノードの特徴はその人の属性(年齢、性別、職業等)とすると、ノードの分類には、そのノードの特徴だけでなく、近傍(友人)のノードの特徴も必要となり、ノードの特徴を近傍に伝搬させることによって各ノードの特徴を学習(表現学習)するというアプローチが行われている。

また、そのグラフが属するクラスを特定するグラフ分類では、例えば、化学化合物において、原子をノード、結合をエッジとして、各ノードの特徴(水溶性の有無や毒性の有無など)を求めるようなアプローチがとられている。

グラフが与えられた時に、エッジで結ばれるべきノードペアや、各ノードにおけるエッジが生じる確率を求めるタスクがリンク予測となるが、これは例えば、ソーシャルメディアにおける友人の推薦や、商品と購入ユーザーからなる2部グラフで商品の購入を予測するような使い方に適用される。

グラフ生成は、グラフにある特性が与えられた時に、その特性を持つ類似したグラフを生成するようなモデルを構築するタスクで、創薬などで、ある特性を持つ化学化合物のグラフ構造を数多く生成するモデルなどに適用される。

非構造データをベクトル化して、ベクトル間の類似度を”機械学習における類似度について“に述べているような各種手法で計算し、非構造データ間の類似度を推定するエンべディングの手法は”多言語エンベディングの概要とアルゴリズム及び実装について“に述べているように自然言語処理だけでなく、”マルチモーダル検索へのElasticSearchと機械学習の適用と実装“で述べている画像や音声のデータの横断検索システムにも適用されている。

GNNにおいても、グラフの各ノードの構造情報を低次元のベクトルとするグラフエンべディング(graph embedding)と呼ばれる手法が提案されている。この手法を用いることで、従来エッジによって表されていたノード間の距離をベクトル間の距離とすることで、計算コストを下げ、並列・分散アルゴリズムを適用した形で、ノード分類、ノードクラスタリング、グラフ可視化、リンク予測などりタスクに利用できるようになる。それらは”A Survey on Network Embedding“にまとめられている。

ノードエンべディングの利点は、多くのノード属性情報を加味した上での構造情報のベクトル化による学習を可能にし、深層学習のアルゴリズムの適用を容易にしているところにある。このようなノードエンべディングの適用タスクとしては、従来のグラフデータアプローチでは困難であったノードの属性情報を加味した構造情報の次元圧縮などがある。グラフエンべディング代表的な手法としては、後述するDeepWalk、LINE、node2Vec、GraRep、GCN、GraphSAGE、変分グラフオートエンコーダ(Variational Graph AutoEncoder)などがある。

既存の機械学習のアプローチのGNNへの適用として、もう一つ挙げられるのがグラフ畳み込みとなる。

一般的な画像認識における畳み込みは、フィルタと呼ばれるサイズの小さい矩形を入力画像上でスキャンさせながら、積和演算を行い、フィルタが表すパターンと類似したパターンが入力画像のどこにあるのか検出するもので、そのような畳み込みを組み合わせていくことで、個々の画像から構成される入力画像の局所的特徴や、さらに大域的特徴へと階層的に認織していくものとなる。

これをグラフに適用するには、格子状に規則的に存在するような(画素)データではなく、頂点の数が増減し、かつ局所的でないグラフデータに適用したデータ構造とアルゴリズムを用いる必要がある。それらのアプローチとしては(1)Spectralなグラフ畳み込みと、(2)Spacialなグラフ畳み込みの2つがある。

Spectralなグラフ畳み込みは、グラフラプラシアンの固有ベクトルによる空間への変換・逆変換を行うことで、信号処理でのフーリエ変換による周波数成分への変換を行うものとなる。これらの代表的なアプローチとしては、後述するChebNet、ChebyNet、GCN(Graph Convolutional Network)等がある。

Spacialなグラフ畳み込みは、個々のノードとエッジで結ばれた周囲のノードの属性情報を集める操作を、畳み込み演算とみなして表現の学習を行うもので、メッセージパッシングのグラフ畳み込みとも呼ばれているものとなる。代表的なアプローチとしては後述するPATCHY-SAN、DCNN(Diffusion-Convolutional Neural Network)、GraphSAGE等がある。

更に、Structural Deep Network Embedding(SDNE)や、Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)に代表されるグラフオートエンコーダ、さらにGraph Attention Network(GAT)に代表されるEncoder-Decoderモデルをベースとしたattentionモデル、”Adversarial Attacks and Defenses on Graphs: A Review, A Tool and Empirical Studies“に報告されている敵対的攻撃モデル、そして、Temporal Convolutional Networks (TCN)、Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks (STGCN)、Dynamic Graph Convolutional Neural Networks (DGCNN)、Dynamic Attributed Network Embedding framework(DANE)、Continuous-Time Dynamic Network Embeddings(CTDNE)、Causal Anonymous Walks(CAWs)、Dynamic Graph Embedding Model(DynGEM)、Dynamic REPresentations over dynamic graphs(DyREP)、JOint Dynamic user-Item Embedding model(JODIE)、Temporal Graph ATtention(TGAT)、DynamicTriadなどの動的なグラフ構造モデルもある。

以上をまとめるとグラフデータを深層学習するためには、以下のようないくつかの工夫が必要となる。

1. グラフ構造のキャプチャ:

隣接行列やエッジ特徴の利用: グラフニューラルネットワーク（GNN）では、隣接行列を使ってノードの隣接関係をキャプチャし、それに基づいて情報を伝播させている。また、エッジの特徴も活用して、異なるノード間の関係性を考慮することができる。

グラフのアトリビュートや構造情報: グラフには、ノードやエッジの属性（アトリビュート）や構造的な情報が含まれる。これらの情報を適切に利用することで、モデルの表現力を向上させることができ、たとえば、ノードの次数（degree）やクラスタ係数などのグラフレベルの特徴を考慮することが可能となる。

2. ノード表現の更新:

集約関数（Aggregation Function）の設計: ノードの隣接情報を集約する際に使用される関数は、グラフによって適切なものを選択する必要があり、例えば、平均プーリング、最大プーリング、LSTMセルなどを用いる。

隣接情報の利用: グラフ内のノードが持つ情報を利用して、各ノードの表現を更新する。典型的な手法には、隣接ノードの特徴を集約し、それを現在のノードの特徴と組み合わせる手法がある。

3. グラフの性質への対処:

グラフの可変長性: グラフは可変長の構造を持つため、異なるサイズのグラフに対応できるように設計する必要がある。これには、パディングやマスキング、動的なグラフプーリングなどがある。

局所性とグローバル性のバランス: グラフデータは局所的なパターンとグローバルな構造の両方を持っており、モデルは、これらの局所性とグローバル性の両方をうまく捉える必要がある。これには例えば、階層的なGNNの導入や、注意メカニズムの利用などがある。

4. モデルの設計:

グラフプーリングの導入: グラフが大きくなると、全てのノードを使って処理を行うのはコストが高い場合があり、そのため、グラフプーリング層を導入して、グラフを階層的に処理することがある。

リカレントニューラルネットワーク（RNN）との組み合わせ: グラフ構造内のシーケンスや時間依存性を考慮する場合、RNNとGNNを組み合わせることがある。

トランスフォーマーの活用: グラフデータの処理において、トランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャを利用することもある。グラフ上の自己注意機構を活用して、ノード間の関係性を学習することができる。

5. データ拡張と正則化:

グラフのデータ拡張: 画像やテキストデータのように、グラフデータに対するデータ拡張も重要となる。これには、グラフのランダムな部分グラフの切り出しや、ノードの特徴のノイズの追加などが考えられる。

ドロップアウトやバッチ正規化: モデルの汎化性能を向上させるために、ドロップアウトやバッチ正規化などの正則化手法を適用することがある。

このようにグラフデータを用いることで、従来表せなかったようなデータ構造を表すことができ、さまざまな応用が検討されている。それらは「Graph neural networks: A review of methods and applications」などの論文に挙げられており、テキスト、画像、物理学、化学、生物学、交通網、推薦システム、組み合わせ最適化など多岐にわたる。

例えば、画像処理では画像に現れる対象間の関係を認織することで、ペットと飼い主の関係なのか、警察犬と追われる犯人なのかを識別したり、

推薦システムでは、ユーザーと商品をノード、購入という関係をエッジとして表し、入力がユーザーや商品としたときの、予測される購入(欠損したエッジ)を求めたり、

交通量予測では、道路をセグメントに分割してグラフとして表現し、各セグメントでのカメラから交通量及び距離を入力として、渋滞やスピードを予測したり、

ソフトウェア構造をグラフ化して解析/予測及び生成を行ったり

言語処理に適用して、文脈やコンテキストに合わせた解析/予測及び生成を行ったり

コンテキストの予測と異常検知を行ったり

あるいは近年のcovid-19との戦いでは、生体医療データ、疫学ネットワーク、サプライチェーンネットワークのデータを用いて、時空間グラフニューラルネットワークのアプローチの適用が行われていた。さらにGNNを用いた異常検知なども検討されている。

その他の適用事例については東工大の村田研のサイトや、参考文献”Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications“も参照のこと。

各種グラフニューラルネットワークの実装

Graph Neural Networkの実装は主にpytorch等の深層学習のフレームワークを用いて行われている。以下に、それらの具体例について述べる。

pytorchの概要と環境設定及び実装例

PyTorchは、Facebookが開発しオープンソースで提供されている深層学習のライブラリであり、柔軟性、動的計算グラフ、GPU加速などの特徴を持ち、様々な機械学習タスクを実装を可能としてくれるものとなる。以下に、PyTorchを用いたさまざまな実装例について述べる。

グラフニューラルネットワークの概要と適用事例およびpythonによる実装例について

グラフニューラルネットワーク(Graph Neural Network, GNN)は、グラフ構造を持つデータに対するニューラルネットワークの一種であり、グラフ構造を持つデータとは、要素間の関係を表現するために、頂点(またはノード)と、頂点間を結ぶエッジ(またはリンク)から構成されるグラフと呼ばれるデータ構造を使用して構築されたデータのことを指す。グラフ構造のデータの例としては、ソーシャルネットワーク、道路網、化学分子の構造、知識グラフなどがある。

ここでは、このGNNに関しての概要と様々な実施例およびPythonによる実装例について述べている。

“Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications”の概要

Springerから2022年に出版された”Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications“の概要について述べる。

グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）の概要とアルゴリズム及び実装例について

グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）は、グラフ構造を持つデータに対する畳み込み演算を可能にするニューラルネットワークの一種であり、通常の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像データなどの格子状のデータに対して効果的なものに対して、GCNは、グラフデータやネットワークデータのような非常に複雑な構造を持つ非格子状のデータに対する深層学習の手法として開発されたものとなる。

グラフエンべディングの概要とアルゴリズム及び実装例

グラフ埋め込み（Graph Embedding）は、グラフ構造を低次元のベクトル空間にマッピングすることで、グラフのノードやエッジを密な数値ベクトルで表現して、機械学習アルゴリズムによって処理したグラフ理論と機械学習を組み合わせたアプローチとなる。グラフ埋め込みの目的は、グラフ構造の情報を保持しながら、各ノードを密なベクトルで表現することであり、この表現を使うことでさまざまな情報を扱うことが可能となる。また、従来エッジによって表されていたノード間の距離をベクトル間の距離とすることで、計算コストを下げ、並列・分散アルゴリズムを適用した形で、ノード分類、ノードクラスタリング、グラフ可視化、リンク予測などりタスクに利用できるようになる。

GNNにおけるエンコーダー/デコーダーモデルの概要とアルゴリズム及び実装例

エンコーダー/デコーダーモデルは、深層学習における重要なアーキテクチャの1つで、このモデルは、入力シーケンスを固定長のベクトル表現にエンコードし、その後、その表現を使用してターゲットシーケンスを生成するためにデコードする構造となっている。グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Networks, GNN）におけるエンコーダーとデコーダーモデルは、グラフデータから特徴表現（エンベディング）を学習し、その表現を用いてグラフ上のさまざまなタスクを解決するための枠組みとなる。

動的グラフのエンべディングの概要とアルゴリズム及び実装例

動的グラフのエンベディング（Dynamic Graph Embedding）は、動的なネットワークや時変グラフなどの時間的変化を持つグラフデータを解析するための手法となる。従来の静的グラフに対するエンベディングは、ノードの固定された表現を得ることに焦点を当てたものだが、動的グラフのエンベディングでは、グラフの時間的変化に対応した表現を得ることが目的となる。

時空間グラフ畳み込みネットワークの概要とアルゴリズム及び実装例

時空間グラフ畳み込みネットワーク(STGCN: Spatio-Temporal Graph Convolutional Network)は、時系列データがノードとエッジで構成されるグラフ上にある時系列データを対象とした畳み込みであり、リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network,RNN)の代わりに時間変化の予測に用いられるモデルとなる。これは、交通流や気象データなどのように、地理的な位置や時間的な変化が重要なデータに対して効果的なアプローチとなる。

GNNにおける説明可能性の概要とアルゴリズム及び実装例

GNN(Graph Neural Networks)は、グラフ構造データを扱うためのニューラルネットワークであり、ノードとエッジ(頂点と辺)の情報を利用して、グラフデータ内のパターンや構造を捉え、ソーシャルネットワーク分析、化学構造の予測、推薦システム、グラフベースの異常検知などに適用される手法となる。

GNNにおける敵対的攻撃モデルの概要とアルゴリズム及び実装例

敵対的攻撃(Adversarial Attack)は、機械学習モデルに対する攻撃手法の一つであり、特に画像やテキスト、音声などの入力データに対して広く用いられるものとなる。敵対的攻撃は、わずかな摂動(ノイズや操作)を加えることにより、機械学習モデルの誤認識を引き起こすことを目的としている。このような攻撃は、セキュリティの脆弱性を明らかにし、モデルのロバスト性を評価するのに役立つ

ランダムウォークの概要とアルゴリズム及び実装例

ランダムウォーク（Random Walk）は、グラフ理論や確率論で用いられる基本的な概念で、グラフ上のランダムな移動パターンを表現し、グラフ内の構造や特性を理解するのに役立つ手法となる。

機械学習におけるメッセージパッシングの概要とアルゴリズム及び実装例

機械学習におけるメッセージパッシングは、グラフ構造を持つデータや問題に対する効果的なアプローチで、特に、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Networks, GNN）などの手法で広く使用されている手法となる。

ChebNetの概要とアルゴリズム及び実装例について

ChebNet（Chebyshev ネットワーク）は、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network, GNN）の一種であり、主にグラフ構造データに対する畳み込み操作を実行するための手法の一つとなる。ChebNetは、シグナル処理で使用されるシェビシェフ多項式（Chebyshev polynomials）を利用して、グラフ上での畳み込み演算を近似的に実装している。

PATCHY-SANの概要とアルゴリズムについて

PATCHY-SANはNiepertにより”Learning Convolutional Neural Networks for Graphs“で提案されたもので、グラフに対する畳み込における問題として近傍グラフが作られるノード列の決定と、近傍グラフの正規化の計算の2つを挙げ、任意のグラフにおいてそれらの問題を解決する手法として提案されたものとなる。この手法では、グラフ同士の類似度を測るのにグラフカーネルであるWeisfeiler-Lehman(WL)カーネルを用いている。具体的なステップとしては、(1)まずWLカーネルで付けたラベルでノードをソートし、グラフから一定数(ω)のノードを選び、それについて距離が近いk個のノードを選んで順序づけして行列を得る、(2)これをノードの属性\(a_v\)ごとに繰り返すことで\(\omega\times k\times a_v\)のテンソルを作り、(3)このテンソルを元に画像と同じ様に畳み込みを行うものとなる。

DCNN(Diffusion-Convolutional Neural Networks)の概要とアルゴリズム及び実装系について

DCNNは、画像やグラフなどのデータ構造に対する”CNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“でも述べている畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の一種で、”グラフ畳み込みニューラルネットワーク（Graph Convolutional Neural Networks, GCN）の概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているGCNの発展系となる。通常のCNNは、データがグリッド状の構造を持つ場合に効果的だが、グラフや非定型データに対しては直接適用することが難しいという課題があり、GCNは、グラフデータやネットワークデータのような非常に複雑な構造を持つ非格子状のデータに対する深層学習の手法として開発されたものだが、DCNNは、このGCNに対して、”Diffusion Models（拡散モデル）の概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているDiffusion Modelの概念を適用したものとなる。

GraphSAGEの概要とアルゴリズム及び実装例について

GraphSAGE（Graph Sample and Aggregated Embeddings）は、グラフデータからノードの埋め込み（ベクトル表現）を学習するためのグラフ埋め込みアルゴリズムの一つであり、ノードの局所的な隣接情報をサンプリングし、それを集約することによって、各ノードの埋め込みを効果的に学習するものとなる。このアプローチにより、大規模なグラフに対しても高性能な埋め込みを獲得することが可能となる。

DeepWalkの概要とアルゴリズム及び実装例について

DeepWalkは、グラフデータ解析のための機械学習アルゴリズムの一つであり、特に、ノードの表現学習（Node Embedding）と呼ばれるタスクに適しており、ノードを低次元のベクトル空間に埋め込むことを目的とした手法で、ノードがグラフ内で隣接するノードと共有する情報をキャプチャし、その情報を使用してノードの埋め込みを学習するものとなる。DeepWalkは、社会的ネットワーク、ウェブページリンクグラフ、協調フィルタリングなど、さまざまなアプリケーションで利用されている。

LINE（Large-scale Information Network Embedding）の概要とアルゴリズム及び実装例について

LINE（Large-scale Information Network Embedding）は、グラフデータアルゴリズムの一種で、大規模な情報ネットワーク（グラフ）を効率的に埋め込むための手法となる。LINEは、ノード（ノードはグラフ内の個々の要素やエンティティを表します）の特徴ベクトル（埋め込み）を学習することを目的としており、これらの特徴ベクトルを使用することで、ノード間の関係や類似性をキャプチャし、さまざまなタスクに応用できるものとなる。

Node2Vecの概要とアルゴリズム及び実装例について

Node2Vecは、グラフデータのノードを効果的に埋め込むためのアルゴリズムの一つであり、Node2Vecは、Word2Vecと似たようなアイデアに基づいており、ノードの埋め込みを学習するためにランダムウォークを使用するものとなる。このアルゴリズムは、ノードの類似性や関連性を捉え、異なるグラフデータ関連のタスクに応用されている。

GraREPの概要とアルゴリズム及び実装例

GraREP（Graph Random Neural Networks for Representation Learning）は、グラフ表現学習のための新しい深層学習モデルとなる。グラフ表現学習は、ノードとエッジから成るグラフ構造データから、それぞれの要素（ノードやエッジ）の表現を学習するタスクで、ソーシャルネットワーク、分子構造、コミュニケーションネットワークなど、さまざまな分野で重要な役割を果たしている。

Structural Deep Network Embedding(SDNE)の概要とアルゴリズム及び実装例

Structural Deep Network Embedding(SDNE)は、オートエンコーダをグラフに拡張したグラフオートエンコーダーの一種となる。オートエンコーダーは、与えられたデータを潜在空間における低次元ベクトルにエンコードする教師なし学習を行うニューラルネットワークで、グラフオートエンコーダーでは、ノードの属性も利用するか、エンコーダーとデコーダーで何を使うか、何を目的関数とするかにより多くのバリエーションがある。SDNEはそれらの中で、1次の近接性と2次の近接性を同時に維持することを目的とした多層オートエンコーダー(Stacked AutoEncoder)となる。

Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Variational Graph Auto-Encoders (VGAE) は、グラフデータに対する”変分オートエンコーダ (Variational Autoencoder, VAE)の概要とアルゴリズム及び実装例について“でも述べているVAEの一種となる。

GAT (Graph Attention Network)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Graph Attention Network（GAT）は、グラフ構造に対する注意メカニズムを使用してノードの表現を学習する深層学習モデルとなる。GATは、異なるノード間の関係や接続パターンに基づいて、各ノードの重要度を自動的に決定することが可能なアプローチとなる。

Graph Isomorphism Network (GIN)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Graph Isomorphism Network (GIN)は、グラフ構造の同型性を学習するためのニューラルネットワークモデルであり、グラフ同型性の問題は、2つのグラフが同じ構造を持つかどうかを判定する問題で、多くの分野で重要なアプローチとなる。

VERSEの概要とアルゴリズム及び実装例について

VERSE（Vector Space Representations of Graphs）は、グラフデータの埋め込みを学習するための手法の一つであり、グラフデータを低次元のベクトル空間に埋め込むことで、ノードやエッジの特徴を数値化し、機械学習アルゴリズムに適用するための表現を提供するものとなる。VERSEは特に大規模なグラフに対して高速で効果的な埋め込みを学習することができることで知られている。

GraphWaveの概要とアルゴリズム及び実装例について

GraphWaveは、グラフデータの埋め込みを学習するための手法の一つであり、グラフデータ埋め込みは、ノードやエッジの特徴を低次元のベクトルに変換する技術で、グラフデータを機械学習アルゴリズムに適用するために役立つものとなる。GraphWaveは、グラフ構造とその周辺情報を考慮して、効果的な埋め込みを学習することができる特長的なアプローチとなる。

DANMF (Dynamic Attributed Network with Matrix Factorization)の概要と実装例について

DANMF（Dynamic Attributed Network with Matrix Factorization）は、動的な属性情報を持つネットワークデータを対象としたグラフ埋め込みの手法の一つであり、ノードの属性情報とネットワーク構造を組み合わせて、ノードの埋め込みを学習するものとなる。この手法は、動的な属性情報が含まれる場合に特に有用で、ノードの属性が時間によって変化する場合や、異なる属性情報が異なる時間ステップで利用可能な場合に適している。

Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）の概要とアルゴリズム及び実装例について

Dynamic Graph Neural Networks（D-GNN）は、動的なグラフデータに対処するために設計されたグラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network、GNN）の一種であり、ノードとエッジが時間に応じて変化するようなデータを扱うために設計されたものとなる。(GNNについては”グラフニューラルネットワークの概要と適用事例およびpythonによる実装例について“を参照のこと)このアプローチは、時系列データ、ソーシャルネットワークデータ、交通ネットワークデータ、生物学的ネットワークデータなど、さまざまな領域で用いられている。

ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

ダイナミックグラフ埋め込み（Dynamic Graph Embedding）は、時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析のための強力な手法となる。このアプローチでは、グラフデータが時間に沿って変化する場合、ノードやエッジの表現を時間軸上で持つことを目的としている。

ST-GCN (Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks)の概要とアルゴリズム及び実装例について

ST-GCN（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks）は、動画データや時間的データを扱うために設計されたグラフ畳み込みネットワークの一種であり、グラフ構造を持つデータ（例: 隣接ノードとエッジで表現されるネットワークデータ）に対して、空間的な情報（グラフ内のノード間の関係）と時間的な情報（連続したフレームまたは時間ステップ）の両方を考慮して特徴抽出と分類を行うことができる手法となる。これは主に動画分類、動作認識、スポーツ解析などのタスクに用いられている。