반응형 gnn과 다른 신경망의 차이1 [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. 이전 1 다음 반응형
