グラフニューラルネットワーク(GNN)と呼ばれる深層学習手法を用い、ガラスの原子配置から、原子の運動によって構造が変化する様子を予測する新手法を開発し、予測精度の世界記録を大きく更新した。 新たに開発したGNNによる深層学習モデル「BOnd ...

大規模なグラフニューラルネットワーク（GNN）推論における大幅な高速化を可能にするスケーラブルなAIアクセラレータを実現。 GNN推論中の不規則メモリアクセスをほぼ完全に解決し、計算コストを大幅に削減可能。 自動運転や広告推薦システムの ...

2019年7月3日、nlpaper.challengeが主催するイベント「第1回 NLP/CV最先端勉強会」が開催されました。NLP/CVの知見をもとにEmbedding ...

先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： https://cmcre.com/）では、 各種材料 ...

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「Graph Game」はニューラルネットワークの構造をグラフで作成するゲームです。AI技術の発展と共に頻繁に目にするようになった「ニューラルネットワーク」をどの程度理解しているか試せるゲームとのことなので、実際にプレイしてみました。 サイトに ...

米Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「UGSL: A Unified Framework for Benchmarking Graph Structure Learning」は、グラフ構造学習のベンチマーク戦略を提案するもので、既存のいくつかの方法を単一のモデルにまとめたフレームワークに関する研究報告である。

大規模なグラフニューラルネットワーク（GNN）推論における大幅な高速化を可能にするスケーラブルなAIアクセラレーターを実現。 GNN推論中の不規則メモリーアクセスをほぼ完全に解決し、計算コストを大幅に削減可能。 自動運転や広告推薦システムのよう ...