[Graph] 12/25 간단하게 알아보는 GCN(Graph Convolution Network)
논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1609.02907.pdf 참고 자료: https://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/ code: https://github.com/tkipf/pygcn1. Graph Convolution Network Graph에 convolultion 기법을 적용한 방법으로 local graph structure를 분석하는 방법론이다. 그로 인해 Spectral graph convolution이라는 의미가 붙는다. 기존에 GCN에 대한 정리 글들을 읽어보았는데 자세히 정리되거나 설명하는 블로그 글이 없어서 이번 기회에 GCN 논문을 제대로 뜯어먹고자 한다. 2. Fast Approximated Convolutions ..
[Graph] 12/25 간단하게 알아보는 Graph 1
1. Graph 란 무엇인가? 1.1. Graph의 정의 $G$라고 표현하며, 구성요소는 일반적으로 $V$(Vertex), $E$(edge)로 구성된다. 이때 vertex를 node라고 하기도 한다. [여기서는 node로 통일한다.] 따라서 $G(V,E)$ 으로 나타낸다. 1.2. Node, Edge, Adjacency matrix, Degree matrix, Laplacian matrix 1.2.1 Node와 Edge Node란 객체의 정보를 나타낸다. 이때 정보를 node features 또는 node attributes라고 한다. Edge란 node 간의 연결을 의미한다. 간단한 예시로 Social Network Serive(SNS)가 있다. 사람들 하나하나를 Node라고 하면, features의 ..
[Graph] 12/10 간단하게 알아보는 GAT(Graph Attention Network)
paper Graph Attention Networks We present graph attention networks (GATs), novel neural network architectures that operate on graph-structured data, leveraging masked self-attentional layers to address the shortcomings of prior methods based on graph convolutions or their approximations arxiv.org 연구의 필요성 CNN 은 image classification ,segmentation 및 machine translation 에 좋은 성능을 보여줌. 이러한 data는 grid와..