반응형 GNN5 [Deep Learning with Python] 그래프 신경망(GNN)과 기존 신경망의 차이 - 이번 포스팅에서는 그래프 신경망과 기존 신경망의 차이점에 대해서 다뤄보고자 합니다. - GNN(Graph Neural Network)을 배우면서 왜 굳이 이런 방법을 사용해야할까? 라는 의구심이 드실수도 있으실 것 같은데요. 이에 대한 내용을 다루는 포스팅이 되겠습니다. 1. 그래프 신경망(GNN)과 기존 신경망의 차이- GNN은 기존 신경망(MLP, CNN, RNN, Transformer 등)이 처리하기 어려운 비유클리디안(Non-Euclidean) 데이터를 학습할 수 있도록 설계된 모델입니다. - 일반적인 신경망은 Euclidean 공간에서 샘플 간의 거리 또는 유사도를 기반으로 학습을 진행하지만, GNN은 노드(Node)와 엣지(Edge)로 표현되는 그래프 구조를 학습하여 이를 통해 연결성과 관.. 2025. 3. 2. [딥러닝 with Python] GIN 알아보기(Graph Isomorphism Network) 이번에는 기존에 알아본 GNN개념과 더불어 GIN이라는 방법론에 대해서 알아보고자 합니다.[개념정리] 그래프 신경망(Graph Neural Network / GNN) (1) [개념정리] 그래프 신경망(Graph Neural Network / GNN) (1)1. 그래프 신경망이란? (Graph Neural Network / GNN)- 그래프 신경망, 즉 GNN은 그래프 구조의 데이터를 처리하고 분석하기 위한 딥러닝 모델을 말합니다.- 이는, 주로 노드, 엣지 그리고 전체 그래프에 대jaylala.tistory.com[개념정리] 그래프 신경망(Graph Neural Network / GNN) (2) [개념정리] 그래프 신경망(Graph Neural Network / GNN) (2)[본 포스팅은 다음 포스팅의.. 2025. 2. 27. [개념정리] Graph SAGE란? Graph SAmple & aggreGatE) GraphSAGE(Graph Sample and aggreGatE)는 "Inductive Representation Learning on Large Graphs"(NIPS 17)라는 논문에 소개된 모델로, GNN의 한 종류이며, 대규모 그래프 데이터에서 효율적으로 노드의 임베딩을 학습하기 위해 설계된 방법입니다. 특히, GraphSAGE는 이웃 노드의 정보를 샘플링(Sample)하고 집계(Aggregate)하는 방식을 통해 그래프에서 노드의 표현을 학습하고, 이를 통해 매우 큰 데이터의 그래프에서 메모리와 계산 자원을 절약하며 학습할 수 있게 해주는 방식입니다. Graph SAGE의 주요 개념과 특징에 대해서 간략히 알아보겠습니다. 1. GraphSAGE의 주요 개념과 특징1) Sample neighb.. 2024. 9. 29. [개념정리] 그래프 신경망(Graph Neural Network / GNN) (2) [본 포스팅은 다음 포스팅의 내용을 참조하여 작성하였습니다. https://viso.ai/deep-learning/graph-neural-networks/] Graph Neural Networks (GNNs) - 2024 Comprehensive Guide - viso.aiGraph Neural Networks (GNNs) operate on graph-structured data, enabling them to learn relationships and patterns within complex networks.viso.ai GNN에 대한 개략적인 개념과 이해는 이전 포스팅을 참조해주시면 되겠습니다.[개념정리] 그래프 신경망(Graph Neural Network / GNN) (1) [개념정리] 그래프.. 2024. 8. 1. 이전 1 2 다음 반응형
