반응형 dl1 [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. 이전 1 다음 반응형
