SDM 2021 に論文が採択されました

ノードにランダム特徴を加えることでグラフニューラルネットワークの表現を高める方法とその理論保証を与えた研究がデーマイニング分野の国際会議SDMに採択されました:
Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Random Features Strengthen Graph Neural Networks.
In Proceedings of SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2021.