공부/GCN2 GCN : Graph convolution Network (2) 이어서 포스팅을 하려고 한다. GNN Layer는 크게 3가지 동작으로 나눌 수 있다. Aggregate (메시지 패싱) Combine (업데이트) Readout (Graph Level Task에서만) 아래 그림과 같이 어떠한 그래프가 Input으로 들어오게 되면 GNN Layer를 거쳐서 새로운 그래프가 형성이 된다고 보면 된다. 위의 3가지 동작을 설명하기 앞서서 GNN의 표기법에 대해서 짚고 넘어간다. 이렇게 표기가 되어있고, 이를 바탕으로 위의 그림을 다시 나타내자면, 위와 같이 나타낼 수 있다. 다시 돌아와서, 3가지 동작에 대해서 설명을 하고자 한다. 1. Aggregate : 타겟 노드의 이웃 노드들의 k-1시점의 hideen state를 결합한다. 2. Combine : k-1 시점 타겟 .. 2021. 11. 2. GCN : Graph Convolution Network (1) GCN에 대해서 공부를 하는 중이다. 공부를 시작할 때 도움을 많이 받은 유투브 채널이다. 참고하시면 좋을 것 같습니다. https://www.youtube.com/channel/UCPq01cgCcEwhXl7BvcwIQyg 고려대학교 산업경영공학부 DSBA 연구실 고려대학교 산업경영공학부 Data Science & Business Analytics Lab입니다. www.youtube.com https://www.youtube.com/channel/UCueLU1pCvFlM8Y8sth7a6RQ 김성범[ 소장 / 인공지능공학연구소 ] www.youtube.com GCN은 말 그대로 Graph Convolution Network으로써, Graph로 이루어진 데이터를 바탕으로 학습을 시켜서 예측을 하는 방법이라.. 2021. 10. 20. 이전 1 다음
