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熊本大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:熊本大学における「複雑性」 に関係する研究一覧:1
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発表日:2025年4月22日
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革新的なディープラーニングモデルを開発 ENDNet
サブグラフマッチングのための余分ノード判定ネットワーク
 熊本大学大学院自然科学教育部 城谷昌季 博士前期課程学生、熊本大学大学院先端科学研究部 尼﨑太樹 教授、木山真人 同助教らの研究グループは、グラフデータから特定のパターンを高精度に検出する革新的な機械学習のディープラーニングモデル「ENDNet」を開発しました。【取組内容】 本研究では、大きなデータグラフ内から特定のクエリグラフ(パターン)を見つけ出す「サブグラフマッチング」の課題に取り組み、余分なノード(節点)を検出・中和する新たな手法を提案しています。従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)では、データグラフ内の余分なノードや接続がマッチング精度を低下させる問題...
キーワード:コンピュータビジョン/マッチング/特徴抽出/アルゴリズム/オープンデータ/グラフニューラルネットワーク/タスク/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/ネットワーク解析/ネットワーク分析/機械学習/最適化/自然言語/自然言語処理/情報検索/言語処理/複雑性/グラフ理論/分子構造/持続可能/持続可能な開発/アブレーション/ニューラルネット/創薬
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学化学工学