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투빅스 1415기 GNN 스터디입니다.

16. Advanced topics on GNNs

강의자 : 장예은

2021년 10월 29일
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17. Scaling Up GNN's

작성자 : 권오현

2021년 10월 29일
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15. Deep Generative Models for Graphs

14기 김상현GivenGraphs sampled from $p\_{data}(G)$GoalLearn the distribution $p\_{model}(G)$sample from $P\_{model}(G)$실제 그래프 분포 샘플들을 이용해 $P{model}(G)$를 학

2021년 10월 15일
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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

2021년 10월 15일
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13 : Community Detection in Networks

작성자 : 권오현

2021년 10월 15일
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12. Frequent Subgraph Mining with GNNs

작성자: 이성범

2021년 9월 28일
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11. Reasoning over Knowledge Graphs

작성자 : 김재희

2021년 9월 28일
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10. Knowledge Graph Embeddings

작성자: 이성범

2021년 9월 6일
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9. Theory of Graph Neural Networks

작성자 : 장아연

2021년 9월 6일
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8. Applications of Graph Neural Networks

작성자 : 장아연

2021년 8월 26일
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7. Graph Neural Networks 2: Design Space

작성자: 이정은

2021년 8월 25일
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6. Graph Neural Networks 1: GNN Model

작성자: 김상현

2021년 8월 11일
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4. Link Analysis: PageRank

작성자: 이정은

2021년 8월 10일
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3. Node Embeddings

작성자:

2021년 7월 24일
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2. Traditional Methods for Machine Learning in Graphs

Traditional Methods for Machine Learning in Graphs [작성자: 이성범]

2021년 7월 24일
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1. Machine Learning for Graphs

작성자: 장예은

2021년 7월 24일
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