AI用語集
人工知能の完全辞典
グラフ自己符号化器
エンコーダとデコーダから構成される教師なしニューラルネットワークアーキテクチャで、グラフの構造と属性を圧縮し再構築することを学習します。
グラフ再構成
圧縮された潜在表現から、元のグラフの隣接行列や属性を再構築するプロセス。
潜在空間
エンコーダがグラフの情報を投影する低次元の表現空間で、再構築に必要な本質的な特徴を捉えます。
エンコーダネットワーク
メッセージ伝播操作を通じて、グラフデータを潜在空間のコンパクトな表現に変換する自己符号化器の部分。
デコーダネットワーク
欠落しているエッジとノードの属性を予測することで、潜在表現から元のグラフを再構築するコンポーネント。
隣接行列再構成
潜在埋め込みから元のグラフの隣接行列を予測することを目指す特定の再構成タスク。
特徴再構成
グラフの位相構造に加えて、ノードやエッジの特徴を再構築する目標。
グラフ畳み込み自己符号化器
グラフ構造内の局所的および全体的な依存関係を捉えるために、グラフ畳み込み層を使用する自己符号化器の変種。
変分グラフオートエンコーダ
グラフオートエンコーダの確率的な拡張で、変分的手法を用いて潜在空間における分布を学習する。
ディープグラフインフォマックス
グラフのグローバルな表現とローカルな表現間の相互情報量を最大化する教師なし学習手法。
グラフ表現学習
ラベルなしでグラフの実体の意味のあるベクトル表現を発見することを目的とする機械学習パラダイム。
ノードクラスタリング
学習された潜在埋め込みに基づいてノードをコミュニティにグループ化するグラフオートエンコーダの応用。
グラフ正則化
位相的関係を歪める表現を罰則付けすることにより、潜在空間が元のグラフ構造を保持するよう制約する技術。
グラフコントラスト学習
同じグラフの異なる拡張間の一貫性を最大化することにより、グラフ表現を学習するアプローチ。
グラフデノイジングオートエンコーダ
構造的または属性的ノイズによって破損されたバージョンからきれいなグラフを再構築することを学習する堅牢なバリアント。
グラフアテンションオートエンコーダ
エンコーディングとデコーディング時に近隣の貢献を異なる重み付けするためにアテンションメカニズムを統合したアーキテクチャ。