GNN
1.LightGCN 논문 요약 및 코드 리뷰
GNN에 대해 모른다면 쭉 읽어보기를 추천 LightGCN LightGCN은 기존의 graph recommendation에서 sota를 달성한 NGCF(Neural Graph Collaborative Filtering)에서 개선을 해 속도와 정확도 면에서 큰 발전을
2.Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks(GCN) 논문 요약 및 코드 리뷰
대부분 수학적인 내용이라 이를 생략하면 요약할 점이 거의 없다.위의 layer-wise propagation rule을 이용해서 hidden features를 계산하면 된다는 것만 알면 된다. 이 때 $\\tilde A = A + I_N$이고 D는 degree matr
3.Variational Graph Auto-Encoder(VGAE) 논문 요약 및 코드 리뷰
VGAE paperVGAE는 GCN에 VAE를 섞는 느낌으로 만들어진 모델이다.GCN을 encoder로 삼고 inner product를 decoder로 삼는다.모델의 요소는 아래와 같다.그래프 G=(V,E)N = |V|adjacency matrix를 A로 둔다.(A의
4.graphSAGE 논문 요약 및 코드 리뷰
graphSAGE-pytorchargumentsconfig데이터 셋이나 데이터 로더 등등은 이전과 크게 다를 바가 없으므로 생략한다.main.py의 training 과정을 보면먼저 graphSage와 Classification 모델을 선언한다.argument를 확인해보
5.A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection with Deep Learning 논문 리뷰
이 논문은 Anomaly Detection의 Deep learning을 이용한 방법들을 Survey한 내용을 담고 있다.' 앞 부분은 Anomaly Detection의 역사나, 다른 Survey 논문과의 차이 등을 담고 있어 생략한다. ANOMALOUS NODE DE
6.Graph Neural Networks Enhanced Smart Contract Vulnerability Detection of Educational Blockchain 논문 요약
이 논문은 Educational Blockchain 1 2, 즉 블록체인을 교육에서 활용할 때의 문제점을 GNN을 이용해 해결하는 논문이다. 교육분야에서의 블록체인이 익숙하진 않은 패러다임이므로 위의 주소의 내용을 읽어본 후에 논문을 읽으면 도움이 될 것 같다.이더리움
7.Smart Contract Vulnerability Detection Using Graph Neural Networks 논문 요약
Smart Contract Vulnerability Detection Using Graph Neural Networks앞의 논문과 같이 블록체인에서의 취약점을 detect하기 위한 gnn 논문이다. Smart contract에서의 취약점의 예시로는 DAO event가
8.Can Abnormality be Detected by Graph Neural Networks?(AMNet)
뒤에 코드리뷰를 할 것이기 때문에 요약은 최대한 간결하게 하겠다. 요약 Graph Anomaly Detection에서 대부분의 접근 방식은 graph에 low pass filter를 적용하는 방식으로 해석될 수 있기 때문에, anomaly를 탐색하는 데에는 적합하지 않