Machine learningDeep learning / NLP / CV
マルチモーダルグラフニューラルネットワーク
マルチモーダルグラフニューラルネットワーク（MM-GNN）は、テキスト、画像、構造化特徴などの複数のモダリティからのデータを統一されたグラフ構造に統合し、グラフベースのメッセージパッシングを適用して共同表現を学習します。これは、単一モダルまたは単純な連結アプローチでは捉えきれない、異種データソース間の関係性推論を可能にします。
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出典
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Zhang, Z., Lin, H., & Zhao, X. (2020). Multimodal Graph Neural Network for Knowledge-Based Visual Question Answering. Information Processing & Management, 57(6), 102382. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Graph Neural Network (MM-GNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/multimodal-graph-neural-network
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