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김상현
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15. Deep Generative Models for Graphs

14기 김상현 Graph Generation Given Graphs sampled from $p_{data}(G)$ Goal Learn the distribution $p_{model}(G)$ sample from $P_{model}(G)$ 실제 그래프 분포

GNN
2021년 10월 14일
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14. Traditional Generative Models for Graphs

작성자: 14기 김상현그래프 생성 모델(Graph Generative Model)을 통해 실제 그래프와 유사한 그래프를 생성한다.그래프 생성을 공부하는 이유는 다음과 같다.InsightsPredictionsSimulationsAnomaly detection임의로 선택된

GNN
2021년 10월 7일
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6. Graph Neural Networks 1: GNN Model

작성자: 김상현

GNN
2021년 8월 10일
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