イベント報告

【2022.2.24 GIR公開セミナー報告】 “Spectral Graph Learning: Algorithm and Application to Image Coding & Graph Convolutional Nets”

2022.2.24

◆Dr. Gene Cheung (カナダ、ヨーク大学 、Department of Electrical Engineering & Computer Science、准教授)

◆講演タイトル：Spectral Graph Learning: Algorithm and Application to Image Coding & Graph Convolutional Nets

◆日時：2022年2月24日(木)

◆会場：Zoom

◆言語：英語

◆開催担当者：田中　雄一　准教授　（グローバルイノベーション研究院 ライフサイエンス分野　田中　雄一チーム）

◆開催案内

◆参加人数：　37名　後日google classroomで配信

講演概要

Gene Cheung先生をお迎えして，GIR公開セミナー（APSIPA Japan Chapter と共催）を開催した．Cheung先生は信号処理や画像処理を専門とし，IEEE Fellowである．信号処理の専門誌 IEEE Signal Processing Letters のシニア編集委員を務めるなど，本分野の若手トップリーダーの一人である．

今回のセミナーでは “Spectral Graph Learning: Algorithm and Application to Image Coding & Graph Convolutional Nets” というタイトルで，データの集合からネットワーク（数理的にグラフとして表現される）を学習する機械学習・信号処理手法の解説と，その画像圧縮やグラフ畳込みニューラルネットワークへの応用に関して講演をしていただいた．

グラフ信号処理やグラフニューラルネットワークは，信号処理と機械学習分野で近年注目を集めているデータ解析手法の一群であり，データ（信号，特徴量）だけでなくその背後にある構造（ネットワーク，グラフ）をともに解析することに特徴がある．本講演ではネットワークを学習する「グラフ学習」の最先端手法に関してまず解説をしていただいた．更に，学習したネットワークを用いて画像圧縮の性能が向上できること，および提案グラフ学習手法を利用することで，グラフ畳込みニューラルネットワークの深層化可能性があることを説明していただいた．

講演終了後には聴衆からの質問が多数あり，APSIPA Japan Chapterとの共催かつオンライン講演ということもあって，様々な国から参加者が集まった．教員だけでなく，多くの学生に刺激を与える非常に有意義なセミナーであった．