Approach to Efficient Neural Architecture Search on the Latent Space of VGAE Models with Multiple Datasets

講演情報

一般発表

Track 1: 自然言語処理・機械学習基礎

汎用機械学習技術 (1)

2024年2月28日(水) 10:00 〜 12:10 T1-A (オンライン（Zoom Events))

座長:天方大地(大阪大学)　
コメンテータ:新井淳也(日本電信電話株式会社)

10:45 〜 11:10

*逸見一喜^1,2、谷垣勇輝²、大西正輝^2,1 (1. 筑波大学、2. 産業技術総合研究所)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：Neural Architecture Search、AutoML、多目的最適化、Graph Neural Network、汎⽤機械学習技術