Konferenzbeitrag
Expressives und Effizientes Deep Learning auf Graph-Strukturierten Daten
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Datum
2023
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Verlag
Gesellschaft für Informatik e.V.
Zusammenfassung
Dise Arbeit stellt neue Ansätze für das maschinelle Lernen auf unregelmäßig strukturierten Eingabedaten wie Graphen, Punktwolken und Mannigfaltigkeiten vor. Insbesondere löst sich diese Arbeit von der Beschränkung konventioneller Deep Learning-Techniken auf reguläre Daten und bietet Lösungen für den Entwurf, die Implementierung und die Skalierung von Deep Learning-Methodiken auf Graphen an, bekannt als Graph Neural Networks (GNNs). Wir analysieren die Beziehung von GNNs zu traditionellen Verfahren des Deep Learnings und der Graph-Theorie, entwickeln skalierungsfähige GNN-Lösungen und stellen die PyG-Bibliothek für die effziente Realisierung von GNNs vor.