728x90 반응형 GCN2 [1] Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks(+GCN 설명) 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1609.02907.pdf Github : https://github.com/tkipf/gcn (Tensorflow) https://github.com/tkipf/pygcn (Pytorch) Graph Convolutional Network(GCN)는 기존에 영상처리에 많이 사용하던 convolution 연산을 그래프 구조의 데이터에 적용하여, CNN에서 filter의 weight를 여러 feature에 동일하게 sharing하여 작용하도록 한것입니다. 때문에, 그래프에서도 같은 weight값이 여러 노드에 적용되어 노드 분류, 그래프 분류등 다양한 문제를 수행하는 모델입니다. 이 GCN을 사용하여 semi-supervised learning을 하.. 2023. 3. 9. [딥러닝 기본지식] 그래프 신경망(Graph Neural Network) ▶ Graph Neural Network(GNN) GNN은 그래프 구조의 데이터를 입력으로 사용하는 인공 신경망입니다. 가장 많이 쓰이는 인공 신경망들인 FCN(Fully Connected Network)과 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Netwrok)등은 보통 벡터나 행렬 형태의 입력을 사용합니다. 그에 비해, GNN은 입력이 그래프 구조입니다. ▶ Neighborhoods Aggregation GNN은 입력으로 그래프 구조(노드들 사이의 연결 상태)와 노드별 feature 정보를 받습니다. 입력으로 받은 feature들의 정보와 이웃 노드 정보를 바탕으로 각 노드 별 embedding 을 출력 결과를 얻을 수 있습니다. 이때.. 2023. 3. 4. 이전 1 다음 728x90 반응형
