# GNN

82개의 포스트
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[WWW '22] Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning

[WWW '22] Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning

2022년 6월 2일
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[SIGIR '22] Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation

[SIGIR '22] Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation

2022년 6월 2일
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[SIGIR '21] Self-supervised Graph Learning for Recommendation

[SIGIR '21] Self-supervised Graph Learning for Recommendation

2022년 6월 1일
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Neural Graph Collaborative Filtering

강의자 : 투빅스 16기 이승주ContentsUnit 01 ㅣ IntroductionUnit 02 ㅣ MethodologyUnit 03 ㅣ ExperimentsUnit 04 ㅣ Conclusion and Future WorkTwo key components in

2022년 5월 3일
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Graph, CNN, GNN, GCN, ST-GCN, Skeleton Dataset

graph imageGraph = Node + Edge비선형(non-linear) 자료구조.node: data를 의미edge: data간의 관계를 의미, 연결하는 선(line)으로 표현표현 방법adjancy list (인접 리스트)adjacency matrix (인접행

2022년 4월 17일
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GNN / GCN Guide

GNN study를 위한 가이드

2022년 3월 25일
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[Boostcamp AI Tech] Recommender System with Deep Learning (2)

[Boostcamp AI Tech] Recommender System with Deep Learning (2)

2022년 3월 16일
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Learning Contextualized Knowledge Structures for Commonsense Reasoning: HGN

![](https://images.velog.io/images/cluelesscoder/post/59cc8bd4-8a8d-4494-a085-229a817c8f51/1228%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%B2%E1%84%85

2022년 3월 8일
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GNN is a Counter?: Revisiting GNN for Questions Answering 논문리뷰 (paper review)

%E1%84%91%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B501.jpg)![](https://images.velog.io/images/clueless_coder/post/2364260c-0b37-4bc9-baf0-97a07d3bdb

2022년 3월 5일
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GreaseLM 논문 리뷰 (paper review)

GreaseLM: Graph Reasoning Enhanced Language Models for Question Answering 논문 리뷰 Xikun Zhang, Antoine Bosselut, Michihiro Yasunaga, Hongyu Ren, Percy L

2022년 3월 1일
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GNN(PyG tutorial)

2021년 12월 24일
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The Graph Neural Network Model[Contents_4]

According to our experiments, the application of a trained GNN on a graph (test phase) is relatively fast even for large graphs. Formally, the complex

2021년 11월 16일
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The Graph Neural Network Model[Contents_3]

In this section, an accurate analysis of the computational cost will be derived. The analysis will focus on three different GNN models: positional GNN

2021년 11월 14일
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The Graph Neural Network Model[Contents_B,C]

Banach's fixed point theorem53 does not only ensure the existence and the uniqueness of the solution of (1) but it also suggests the following classic

2021년 11월 11일
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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

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

2021년 10월 7일
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[CS224W] Lecture 11 - Reasoning over Knowledge Graph

이번엔 지난 시간에 다룬 지식 그래프를 이용해 새로운 지식을 얻어내는 방법을 알아보도록 하자. 이전에 배운 KG completion task는 head와 relation이 주어졌을 때, 현재 그래프에 연결되어 있지만, 연결될 가능성이 높은 tail을 예측하는 태스크였다

2021년 9월 28일
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