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그래프 이론과 그래프 신경망(GNN).

그래프 이론과 그래프 신경망(GNN).

상위 개념: 머신러닝

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[Graph] 4장. Graph Neural Networks: Algorithms

1. Introduction 그래프 구조 데이터는 복잡한 관계와 상호작용을 모델링하는 데 매우 유용합니다. 이러한 데이터를 효과적으로 분석하고 학습하기 위해 그래프 신경망(Graph Neural Networks, GNN)과 그래프 임베딩(Graph Embedding) 기법이 개발되었습니다. 1.1 그래프 신경망 모델 vs 그래프 임베딩 그래...

Graph 딥러닝 PyTorch 개념정리

Posted by Euisuk's Dev Log on July 18, 2024

[Graph] 3장. Graph Node Embedding Methods

1. 그래프 노드 임베딩의 필요성 그래프 노드 임베딩은 그래프의 각 노드를 저차원 벡터 공간으로 매핑하는 과정입니다. 이는 그래프 데이터를 기계 학습 알고리즘에 적용하기 쉽게 만들어줍니다. 여기서 중요한 질문은 다음과 같습니다. 어떤 정보(WHAT)를 우리는 보존(preserve, e...

Graph 개념정리 딥러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on July 18, 2024

[Graph] 2장. Graph Neural Networks

1. GNN 개요 GNN(Graph Neural Networks)은 그래프 구조의 데이터를 처리하기 위해 개발된 딥러닝 방법입니다. 실제 세계의 많은 데이터가 그래프 형태로 표현될 수 있습니다: 소셜 네트워크: 사용자는 노드, 친구 관계는 엣지 분자 구조: 원자는 노드, 화학 결합은 엣지 교통 네트워크: 교차로는 노드, 도로는 엣지 ...

Graph 개념정리 딥러닝

Posted by Euisuk's Dev Log on July 17, 2024

[Graph] 1장. 그래프와 GNN

1. 그래프란? 그래프는 현실 세계의 데이터를 표현하는 중요한 도구로 사용됩니다. 다양한 분야에서 그래프를 활용하여 관계와 구조를 모델링할 수 있습니다. 예시: 사회 과학: 소셜 네트워크에서 개인 간의 관계를 그래프로 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 페이스북 친구 관계는 노드(사용자)와 에지(친구 관계)로 나타낼 수...

Graph 딥러닝 개념정리 수학

Posted by Euisuk's Dev Log on July 17, 2024

[알고리즘] 그래프

오늘은 알고리즘/자료구조를 공부하면서 평소 두려움에 떨며 제대로 공부하지 못했던 그래프에 대해 공부를 하며 정리해보았습니다. 공부하며 작성한 글이므로 반말이어도 양해부탁드립니다. 그래프 1. 그래프란? 그래프는 가장 일반화된 자료구조로, 연결된 객체들 사이의 관계를 잘 표현함. 그래프 이론 일반적으로 그래프와 관련된 다양한 문제를...

알고리즘 Graph Python 개념정리

Posted by Euisuk's Dev Log on October 24, 2021