内容紹介：★この本がないと始まらない★本書は、基礎から丁寧に解説しつつ、広範な範囲を取り扱う。カタログ的な解説ではなく、解明されている理論に基づき、本質を解説する。より深い洞察と息の長い知識を学べる決定版テキスト！【主な内容】第１章　機械学習においてグラフを考える重要性第２章　準備第３章　グラフニューラルネットワークの定式化第４章　さまざまなタスクへの応用第５章　グラフニューラルネットワークの高速化第６章　スペクトルグラフ理論第７章　過平滑化現象とその対策第８章　グラフニューラルネットワークの表現能力第９章　おわりに
本書は、カタログ的な解説ではなく、解明されている理論に基づき、本質を解説する。より深い洞察と息の長い知識を学べる決定版テキスト！
もくじ情報：第１章　機械学習においてグラフを考える重要性；第２章　準備；第３章　グラフニューラルネットワークの定式化；第４章　さまざまなタスクへの応用；第５章　グラフニューラルネットワークの高速化；第６章　スペクトルグラフ理論；第７章　過平滑化現象とその対策；第８章　グラフニューラルネットワークの表現能力；第９章　おわりに

佐藤　竜馬(サトウ　リョウマ)
１９９６年生まれ。２０２４年京都大学大学院情報学研究科博士課程修了、博士（情報学）。現在、国立情報学研究所助教。専門分野は最適輸送、グラフニューラルネットワーク、および情報検索・推薦システム、ＮｅｕｒＩＰＳやＩＣＭＬなどの国際会議に主著論文が採択。競技プログラミングでは国際情報オリンピック日本代表、ＡＣＭ‐ＩＣＰＣ世界大会出場、ＡｔＣｏｄｅｒレッドコーダーなどの戦績をもつ。ＰＤＦ翻訳サービスＲｅａｄａｂｌｅの開発など研究の効率化についても従事している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）