# GNN

116개의 포스트
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GNN 프레임워크 (3) 모델 학습

GNN 프레임워크 : 모델의 학습과 관련하여..

2023년 3월 12일
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GNN 프레임워크 (2) 레이어 연결

GNN 프레임워크 GNN 모델을 만들기 위해 레이어를 연결하는 방법

2023년 2월 28일
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GNN 프레임워크 (1) GNN 레이어

GNN 모델을 구성하는 레이어

2023년 2월 19일
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[GNN] [DMQA Open Seminar] Graph Attention Networks

GNN은 3 가지 연산 과정을 거친다.인접 노드의 임베딩 벡터를 요약한다.a1 = aggregate(노드1, 노드2)\-> 노드1과 노드2의 정보를 요약하여 a1에 담음해당 본인 자신의 k가 1 인 첫 번째 노드에 해당되는 임베딩 벡터를 컴바인 한다.h1 = comb

2023년 1월 30일
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[논문 리뷰] QA-GNN: Reasoning with Language Models and Knowledge Graphs for Question Answering (NAACL 2021)

QA-GNN: Reasoning with Language Models and Knowledge Graphs for Question Answering (NAACL 2021) 논문 리뷰

2023년 1월 21일
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[Seminar] Graph Representation Learning With 3D applications

2023.01.16 Seminar - Graph Representation Learning With 3D applications

2023년 1월 16일
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갑자기 분위기 딥러닝

안녕하세요. 오랜만에 돌아왔습니다. >딥러닝 공부하며 중요한 부분들 가끔 정리해보도록 하겠습니다! NumPy 벡터, 행렬이나 일반적인 대규모 다차원 배열의 처리를 지원하는 라이브러리 일반 List에 비해 빠르고 , 메모리 효율적 ndarray를 활용 - Num

2023년 1월 11일
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GAP: Differentially private Graph Neural Networks with Aggregation Perturbation

Differentially private GNN based on Aggregation Perturbation (GAP),

2023년 1월 5일
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[개념] Graph Neural Network

neural network는 여러 분야에서 우수한 성능을 보였으나, 고정된 크기 또는 구조화된 입력을 받는다. 따라서 다양한 크기와 구조를 갖는 그래프는 neural network에 적용되기 어렵다.GNN은 그래프에서 feature를 추출하고 활용하기 때문에 요소들 간

2023년 1월 4일
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GIN란? (Graph Isomorphism Networks)

본 사이트를 참고하여 정리한 내용입니다.

2023년 1월 4일
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Understanding Convolutions on Graphs

2022.12.21 Understanding Convolutions on Graphs

2022년 12월 21일
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A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

2022.12.14 A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

2022년 12월 18일
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GNN : Graph Neural Network

Graph Neural Network GNN은 그래프에 직접 적용할 수 있는 신경망이다. 점 레벨에서, 선 레벨에서, 그래프 레벨에서의 예측 작업에 쓰인다. GNN의 핵심은 점이 이웃과의 연결에 의해 정의된다는 것이다. 연결관계와 이웃들의 상태를 이용하여 각 점의 상

2022년 12월 7일
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GNN : 선행 지식

참고글: 링크텍스트그래프는 점들과 그 점들을 잇는 선으로 이루어진 데이터 구조이다. 관계나 상호작용을 나타내는 데이터를 분석할 때 주로 쓰인다. 정의 V : 점 집합, E: 두 점을 잇는 선 집합G=(V,E) 이 그래프는 G=({1,2,3},{{1,2},{2,3

2022년 12월 5일
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18. Graph Neural Networks-GNN

그래프 데이터, 즉 그래프 신경망(GNN)에서 작동하는 딥 러닝 모델의 클래스를 소개할 것이다.GNN은 다음과 같은 다양한 영역에 적용 할 수 있다.텍스트 분류(https://arxiv.org/abs/1710.10903)추천 시스템(https://ar

2022년 12월 4일
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[Paper]GraphSAGE

Inductive Representation Learning on Large Graphs https://arxiv.org/pdf/1706.02216.pdf

2022년 11월 24일
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[Paper]GCN

SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS https://arxiv.org/pdf/1609.02907v4.pdf FAST APPROXIMATE CONVOLUTIONS ON GRAPHS 특정한

2022년 11월 24일
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[논문] Graph Convolutional Matrix Completion

혼자 공부하며 작성한 것입니다. 정정해야할 부분이 있다면 모두의 발전을 위해 알려주세요 :)논문 Graph Convolutional Matrix Completion - https://arxiv.org/pdf/1706.02263.pdf전자상거래와 소셜미디어의 급

2022년 11월 22일
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