graph 썸네일형 리스트형 Graph Convolutional Networks (GCN) 개념 / 정리 Graph Neural Networks (GNN) 복습 - Graph란 방향성이 있거나(directed) 없는(undirected) 엣지(edge)로 연결된 노드(nodes=verticles)들의 집합 - RNN을 이용해 인접한 노드의 정보를 취합하고, 그래프 전체를 하나의 representation으로 나타낼 수 있음 - 그래프 구조의 유연성으로 인해 자연적으로 그래프 형태를 가지는 소셜 네트워크 데이터, 분자 구조 등뿐만 아니라, 기존에 다른 형태로 표현되던 이미지 데이터 등도 그래프로 나타낼 수 있음 참고 >> 2020/03/10 - [AI] - Graph Neural Networks (GNN) / 그래프 뉴럴 네트워크 기초 개념 정리 Graph Neural Networks (GNN) / 그래프 뉴.. 더보기 Graph Neural Networks (GNN) / 그래프 뉴럴 네트워크 기초 개념 정리 그래프 뉴럴 네트워크는 그래프 구조에 대해 직접적으로 작동하는 뉴럴넷으로, 그래프 노드 사이의 상관성을 모델링한다. 따라서 그래프 분석(graph analysis)이 필요한 분야들 - ▲소셜 네트워크 분석, ▲ 추천 시스템 ▲ 지식 그래프 등에서 최근 인기가 높아지고 있다. 그래프 (graph)란? 그래프 G는 방향성이 있거나(directed) 없는(undirected) 엣지(edge)로 연결된 노드(nodes=verticles)들의 집합이다. 여기서 노드와 엣지는 일반적으로 풀고자 하는 문제에 대한 전문가의 지식이나 직관 등에 의해 구성된다. 예를 들어 분자 속 원자들, 소셜 네트워크의 사용자, 교통 시스템에서 도시들, 뇌에 있는 뉴런들 등 연구자가 그래프의 노드와 엣지를 정의할 수 있다. 그래프 뉴럴.. 더보기 이전 1 다음
