# GNN

mesrwi

GNN 프레임워크 : 모델의 학습과 관련하여..

mesrwi

GNN 프레임워크 GNN 모델을 만들기 위해 레이어를 연결하는 방법

mesrwi

GNN 모델을 구성하는 레이어

seunghyeon98

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

zheedong

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

hkun_ho

2023.01.16 Seminar - Graph Representation Learning With 3D applications

mumba

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

pensacola

Differentially private GNN based on Aggregation Perturbation (GAP),

yoonbee7

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

sparks_fly22

본 사이트를 참고하여 정리한 내용입니다.

nochesita

LightGCN 리뷰

sujin_yun_

2022.12.21 Understanding Convolutions on Graphs

sujin_yun_

2022.12.14 A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

hmym7308

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

hmym7308

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

juhyeok99

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

sngmng6506

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

sngmng6506

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

yoonbee7

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