# GraphSAGE
총 7개의 포스트
Custom GNN Layer (GraphSAGE)
기본 GraphSAGE 모델은 노드 정보와 연결 관계를 기반으로 노드 임베딩을 학습하도록 설계되어 있습니다. 이는 많은 그래프 구조의 문제에 적합한 접근 방식이지만, 엣지 정보를 직접 활용하고 싶은 경우 기본 GraphSAGE 모델만으로는 부족할 수 있습니다.SAGEC
2023년 5월 1일
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Node2Vec 모델 응용 : GraphSAGE 성능 향상
본 포스팅에서는 GraphNN 모델을 연계해 성능을 향상시키는 방법에 대해 다룬다.정확히는 Node2Vec 모델과 GraphSAGE 모델을 함께 사용해 Graph 정보를 모델에 더욱 효과적으로 전달하는 방법론을 이론적으로 설명한다.node2vec과 GraphSAGE 모
2023년 4월 7일
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논문 리뷰 : GraphSAGE(Inductive Representation Learning on Large Graphs)
본 포스팅에서는 GraphSAGE 논문을 리뷰한다.단순히 논문의 내용을 번역하는 데에 그치지 않으며 내용에 더한 추가 설명과 개념을 정리한다. CS224W:GraphSAGE Neighbor SamplingDSBA Paper Review MultiSAGEGraph
2023년 3월 6일
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[Pytorch Geometric Tutorial] 1. Introduction to Pytorch geometric
2022.12.06 1. Introduction to Pytorch geometric
2022년 12월 8일
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[Paper & Code Review] (2017, NIPS) Inductive Representation Learning on Large Graphs
(2017, NIPS) Inductive Representation Learning on Large Graphs
2022년 6월 28일
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Code Review) GraphSAGE : Inductive Representation Learning on Large Graphs
GraphSAGE : Inductive Representation Learning on Large Graphs
2021년 6월 2일
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Paper Review) GraphSAGE : Inductive Representation Learning on Large Graphs
GraphSAGE : Inductive Representation Learning on Large Graphs
2021년 6월 2일
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