graph2 [CS224W] Node Degree & Node Centrality GNN 공부를 위한 내용 정리입니다.CS224W Winter 22/23 자료를 기준으로 내용을 정리했습니다. 이번에는 Node Feature 중 Node Degree와 Node Centrality에 대해 정리를 해보겠습니다. 전통적인 ML 파이프라인에서는 딥러닝과 달리 Task 를 수행하기 위해 Task 에 맞는 Feature를 설계해야 Modeling을 할 수 있었습니다. 즉, 그래프에 효과적인 Feature(x)를 사용하는 것이 모델의 좋은 성능을 달성할 수 있는 중요한 부분이었기 때문에 전통적인 ML 파이프라인에서 사람이 직접 Feature를 설계했습니다.따라서 이번 포스팅에서는 전통적인 ML을 위해 Feature를 다루는 방법 중 Node Level Task를 위한 Node Degree와 No.. 2024. 8. 12. [CS224W] Machine Learning with Graphs GNN 공부를 위한 내용 정리입니다.CS224W Winter 22/23 자료를 기준으로 내용을 정리했습니다. 연구실에서 GNN을 많이 활용하는만큼 GNN을 조금 더 자세하게 이해하고 있는게 좋을 것 같다고 생각하게 되었습니다.그래서 CS224W를 기반으로 GNN과 관련된 내용을 정리해보고자 합니다. 그래프는 관계를 가지는 무언가를 표현하는 일반적인 방법입니다. 세상에는 위와 같이 그래프로 표현될 수 있는 수많은 데이터가 존재합니다. 이처럼 복잡한 도메인은 풍부한 관계 구조를 가지고 있으며 이는 그래프로 표현될 수 있습니다.그래프를 활용하여 관계를 명시적으로 모델링함으로서 더 좋은 성능을 달성할 수 있습니다. 오늘날 많은 딥러닝 모델이 간단한 시퀀스(ex. Text, Time Series,Voice.. 2024. 8. 6. 이전 1 다음
