그래프 임베딩2 [머신러닝 공부] Graph Representation learning 2 이전포스팅에서 GNN 에서의 graph embedding 이란, 그 이유, 인코더의 종류 , similarity function에 대해서 알아보았다. dbstndi6316.tistory.com/248 [머신러닝 공부] 딥러닝/GNN - 1 인턴에서 GNN을 이용한 Situation Recognition을 수행하며 Graph Neural Network 야 말로 진정한 AI가 아닐까? 라는 생각이 들어 관심이 생겼다. 아래는 GNN을 이용한 상황인식을 하는데 참고한 논문 링크이다. dbstndi6316.tistory.com 이번에는 중요한 Random Walk Optimization 부터 다시 시작해보고자 한다. Random Walk Optimization graph domain에서 feature learn.. 2021. 4. 3. [머신러닝 공부] Graph Representation learning 1 Graph 에서의 Representation learning representation learning : 표현학습 으로 쉽게 말하면 딥러닝 그 자체이다. 복잡한 데이터의 구조를 layer화 한다. Graph 에서의 representation learning 은 우리가 알고있는 딥러닝 layer 와 다르게 동작할까? ''같은 의미로 동작한다'' graph의 node를 function을 통해 Latent space(embedding space)로 embedding 할 수 있다. graph의 embedding을 통해 다양한 임무를 효과적으로 수행할 수 있다. 그래프를 왜 Embedding 할까? graph는 node로 이루어져있고 각 노드는 인접한 node가 있다. 그 정보들로 인접행렬 (Adjacency .. 2021. 4. 3. 이전 1 다음 반응형
