【動画講座】Geometirc Deep Learning

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https://www.youtube.com/watch?v=D3fnGG7cdjY

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内容

DeepLearningの特徴

DeepLearningは,特徴量を自動で学ぶパーセプトロンを大量にくっつけたネットワークモデルを利用するもの.

画像や音声,車の自動運転など多くの使用用途があり,
これまでの機械学習よりも勝手に適切な特徴量を見つけ出して学習するため,精度はいい.
但し,時間がかかる.

ユークリッド空間

DeepLearningは,これまで基本的にユークリッドな空間においての演算・モデルの開発が行われてきた.
画像も二次元上の格子で,他の分類タスクも入力から出力へのある決まった$V^K$次元の空間での格子構造だった.

そのため,演算が定義しやすく畳み込みなどを行いやすいため,開発が盛んだった.

Non ユークリッド空間

しかし,現実には,ユークリッド空間では表せない複雑な形のGeometircなものが存在する.
例えば,

  • グラフネットワーク
  • 3D model

などである.

これらはそれぞれ形が異なるため,ユークリッド空間のモデルのようにシンプルに演算を扱うことができない.
そこで,CNNの発送をグラフに取り入れることで情報を隣接頂点から取り出し,ディープラーニングをグラフに定義できるようにした.

これによって,グラフや3Dモデルも最近はディープラーニングに対象として扱えるようになった.