반응형 Node Features1 [딥러닝 with Python] [GNN] GNN의 표현력을 향상시키는 법: Node Features, Subgraph Encoding, Positional Awareness [해당 포스팅은 "CS224W: Machine Learning with Graphs" (https://web.stanford.edu/class/cs224w/index.html )를 참조했습니다.] 이전 포스팅에서 우리는 GNN의 표현력이 WL 테스트와 동등한 GIN(Graph Isomorphism Network)에서 정점을 찍는다는 사실을 확인했습니다. GIN은 이웃 정보의 다중집합(multiset)을 보존하는 Sum 집계를 통해, GCN이나 GraphSAGE가 구별하지 못하는 미묘한 구조적 차이를 포착할 수 있었죠.[딥러닝 with Python] [GNN] GIN이란?(Graph Isomorphism Network) [딥러닝 with Python] [GNN] GIN이란?(Graph Isomorphis.. 2025. 8. 20. 이전 1 다음 반응형
