로봇이 아닙니다.

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 ..

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..

editor, Seungeon Baek Reinforcement learning Researcher / RL, GNN, Causal Inference 클릭해 주셔서 감사합니다. GNN 논문 리뷰 연재 첫 번째 글 입니다. 현생에 밀려, 2022년엔 글을 거의 쓰지 못 하다보니, 팀블로그 활동을 함에 있어서 팀원들에게 미안한 마음이 드는 것이 사실인 것 같습니다. 그리하여, 이번 달 부터라도 글을 열심히 써보고자 합니다! 최근 들어, 강화학습과 더불어서 Graph Neural Network에도 많은 관심을 가지고 있습니다. 현재 오프라인 스터디를 주선하여 논문 스터디를 할 정도로, 진지하게 공부를 하고 있답니다.. (진지) 물론, 현재 맡은 직무와도 어느정도 관련도 있구요...ㅎ 어쨌든! 본론으로 돌아와,..