반응형 SchNet1 [딥러닝 with Python] [그래프 신경망] Geometric GNN : 3D 구조를 이해하는 GNN [해당 포스팅은 "CS224W: Machine Learning with Graphs" (http://cs224w.stanford.edu) 강의 자료를 참조했습니다.] 지금까지 우리가 다룬 GNN은 노드의 특징과 노드 간의 연결 관계, 즉 위상(Topology) 정보만을 활용했습니다.하지만 분자, 단백질, 3D 객체와 같은 많은 실제 데이터는 노드들이 3차원 공간에 존재하는 기하학적(Geometric) 구조를 가집니다. 원자의 3D 좌표는 분자의 물리적, 화학적 특성을 결정하는 핵심 정보이지만, 기존 GNN은 이 정보를 직접적으로 활용하지 못했습니다. 기하학적 딥러닝(Geometric Deep Learning)은 바로 이 3D 좌표 정보를 GNN에 통합하여, 데이터의 기하학적 구조를 이해하고 예측하는 .. 2025. 9. 6. 이전 1 다음 반응형
