# graph neural network

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Graph data Split : 그래프 데이터 분할

Graph Data를 train-test 셋으로 나누는 가장 일반적인 방법은 노드 기반 분할(Node-based splitting)과 엣지 기반 분할(Edge-based splitting)이다.또한 Task마다 Graph 분할 방법은 그래프의 구조와 모델의 목적에 따라

2023년 4월 30일
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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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SuperGlue 톺아보기

시작하며, 최근에 저는 강화학습 기반 물체 재배열 알고리즘 개발을 졸업 프로젝트로 진행하고 있습니다. 기존에 진행했던 연구의 한계를 찾아 개선하는 방향으로 전개했습니다. 구체적으로, object matching module이 naive하게 구현되어 있어서 이 module의 accuracy를 높이는 쪽으로 연구하고 있습니다. 그러던 중, 조교님의 추천으로 ...

2023년 2월 24일
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Inductive & Transductive Learning 차이점

Inductive Learning을 직역하면 귀납적 학습, Transductive Learning은 ... 직역조차 애매하다.단어만 보고 그 개념을 유추하기 어려운 이 두 단어는 아마 영어 원서로 된 책이나 자료로 머신 러닝을 공부하다보면 자주 보았을 것이다. 하지만

2023년 2월 5일
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Graph Neural Network for Network Neuroscience

This article is about graph neural network for network neuroscience.

2023년 2월 4일
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GNN - Message Passing

📌목차 📕 MPNN 개요 MPNN(Message Passing Neural Network) 는 GNN의 가장 기본이 되는 방법론으로, Node의 이웃들의 정보를 이용해서 해당 노드의 상태를 업데이트하는 형태를 가진 Neural Network를 의미한다. MPN

2023년 1월 6일
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GNN 학습

이전 포스팅에서 언급했듯이, GNN 학습방법은 크게 4가지로 구성된다. 이 중 첫번째로 RecGNNs 에 대해 알아보자RNN은 Sequential data를 학습하도록 만들어진 딥러닝 모델이다.따라서, Graph의 특징이 무엇인지 알고, Graph를 Encoding 시

2022년 12월 16일
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GNN 개요

https://gaussian37.github.io/dl-concept-densenet/https://csm-kr.tistory.com/10

2022년 12월 16일
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GNN 공부

📌목차 📕 GNN 개요 📚 Reference

2022년 12월 16일
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Introduction to Knowledge Graph Completion

Introduction to Knoweldge Graph Completion

2022년 8월 19일
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Graph Over Smoothing

Over smoothing

2022년 8월 9일
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