第1章 グラフ深層学習：イントロダクション
はじめに
まず本書に関する幾つかの質問に答えることから始める．
最初に，「なぜ私たちはグラフ深層学習（グラフニューラルネットワーク）に注目しなければならないのか」を説明する． 特に，「なぜ現実世界のデータをグラフで表現するのか？」，「深層学習とグラフの橋渡しをする意義は？」，そして「グラフ深層学習にはどのような課題があるのか？」について答えていく．
次に，本書で扱う内容について紹介する． どのようなトピックを取り上げ，それらのトピックをどのように整理していくのかを述べていく．
さらに，この本を読むべき人や，さまざまな背景や目的を持つ読者がそれぞれどのように読み進めると良いかについての指針を紹介する．
最後に，グラフ深層学習をより深く理解するために，グラフ上の特徴学習と呼ばれるより一般的な文脈の下で，グラフ深層学習がどのような歴史をたどってきたかを簡単に振り返っていく．
目次
- 1.1 はじめに
- 1.2 なぜグラフニューラルネットワークなのか？
- 1.3 この本で扱うこと
- 1.4 想定読者
- 1.5 グラフの表現学習に関する歴史
- 1.5.1 グラフにおける特徴量選択
- 1.5.2 グラフにおける表現学習
- 1.6 本章のまとめ
- 1.7 参考文献