transforamtion1 GNN(Graph Neural Network) 정의- 복잡한 연결 관계와 객체 간의 상호 의존성을 지닌 그래프 데이터의 더 나은 표현(representation)을 위한 학습 방법 키워드- 그래프 데이터(노드, 엣지), Transforamtion, Aggregate, Combine, Readout 메커니즘 기술요소변환(Transforamtion) - 비유클리드 공간상에 존재하는 복잡한 형태의 데이터를 신경망 학습에 적합한 형태로 변환 - 인접 행렬(adjacency matrix): 그래프의 노드 간 연결 정보 - 노드 특징행렬(node feature matrix): 그래프의 노드 속성 취합(Aggregate) - 각각의 레이어(layer)에서는 타겟 노드에 인접한 모든 이웃 노드들의 은닉 변수(hidden state) 정보를 취합(aggregate).. 2024. 9. 20. 이전 1 다음
