GNN 시리즈
1.[Graph] 1장. 그래프와 GNN
그래프는 현실 세계의 데이터를 표현하는 중요한 도구로 사용됩니다. 다양한 분야에서 그래프를 활용하여 관계와 구조를 모델링할 수 있습니다.
2024년 7월 17일
2.[Graph] 2장. Graph Neural Networks
GNN(Graph Neural Networks)은 그래프 구조의 데이터를 처리하기 위해 개발된 딥러닝 방법입니다. 실제 세계의 많은 데이터가 그래프 형태로 표현될 수 있습니다.
2024년 7월 17일
3.[Graph] 3장. Graph Node Embedding Methods
그래프 노드 임베딩은 그래프의 각 노드를 저차원 벡터 공간으로 매핑하는 과정입니다. 이는 그래프 데이터를 기계 학습 알고리즘에 적용하기 쉽게 만들어줍니다.
2024년 7월 17일
4.[Graph] 4장. Graph Neural Networks: Algorithms
그래프 신경망 모델: 그래프의 구조와 노드의 특성을 동시에 고려하여 학습하는 신경망 모델입니다. 대표적으로 GCN, GRN, GAT가 있습니다.
2024년 7월 17일