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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

適応的なノード埋め込みの伝搬による半教師ありノード分類モデル

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214991
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214991
66fc2e82-f88e-438e-a2a5-826dee11486c
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-4Q-05.pdf IPSJ-Z83-4Q-05.pdf (326.2 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル 適応的なノード埋め込みの伝搬による半教師ありノード分類モデル
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
阪大
著者所属
阪大
著者所属
阪大
著者所属
NTT
著者所属
阪大
著者名 小川, 裕也

× 小川, 裕也

小川, 裕也

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前川, 政司

× 前川, 政司

前川, 政司

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佐々木, 勇和

× 佐々木, 勇和

佐々木, 勇和

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藤原, 靖宏

× 藤原, 靖宏

藤原, 靖宏

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鬼塚, 真

× 鬼塚, 真

鬼塚, 真

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 半教師ありノード分類においてグラフ畳み込みネットワーク(GCN)は埋め込みをグラフ上で伝搬する技術である.しかし,既存のGCNは層の数が固定されているため,実世界のグラフの多様性を無視する.また,層が浅いため埋め込みをグラフ全体に伝搬することができないが,層が深いと過剰平滑化により精度が下がることが知られている.そこで本研究では適応的なノード埋め込み伝搬ネットワークを提案する.提案手法はクラス間分散とクラス内分散に基づいて適応的に伝搬を制御する.また,過剰平滑化を防ぎながら広範囲に埋め込みを伝搬する.評価実験において提案手法が既存手法の分類精度を上回ることを示した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 381-382, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:22:19.141436
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