업로드가 조금 늦어졌습니다. ㅎㅎ 8강은 성실함의 대명사 이재빈님께서 리뷰하셨습니다. Graph에 Neral Network, GNN을 적용하는 강의 입니다. 크게 Graph에 Deep learning을 적용하는 개요와, Neighborhood aggregation을 배우고 NN을 이용하는 GNN, GCN, GAT 모델들을 알아봅니다. 목차 0. Intro 1. Basics of Deep Learning for Graphs 2. Graph Convolutional Network (GCN) 3. Graph Attention Network (GAT) 4. Application 0. Intro Node Embedding 먼저 7강에서 node embedding에 대해서 배웠습니다. 본래의 network node..
1강은 들으면서 너무 재밌어서 놀랐습니다. Intro 라 강의의 흥미를 돋구기 위해 유독 재미있었던 것 같습니다. 1강 스터티 진행은 갓갓 윤종님께서 하셨습니다. 목차 Networks/Graphs Type Ways to Analyze Networks Application Structure of Graphs Component of a Network Representing Graphs More Types of Graphs Networks/Graphs Networkssms 개체(entity) 간의 상호작용이 복잡한 시스템을 나타낼 수 있는 general language 입니다. Type 네트워크를 두 가지로 나눈다면 소셜네트워크가 속하는, Natural Graph로 알려진 Networks 와 정보가 연결되어 ..
투빅스 OB 멤버들과 Graph Study 를 진행하게되었습니다. (컨셉은 GNN 스터디입니다.) Stanford university의 CS224W 로 시작하며, Machine Learning with Graph에 대해서 배운 모든 내용을 정리하고자 합니다. 이곳에는 스터디에서 제가 이해한 내용 + 기타 등등으로 기록 해 놓도록 하겠습니다. 현재 진행중인 스터디 링크는 👇🏻이곳에서 velog.io/@tobigs-gnn1213/about 이미 한 번 진행된 투빅스 선배들의 Graph 스터디는 👇🏻이곳에서 tobigs.gitbook.io/tobigs-graph-study/?fbclid=IwAR3K37ktpocRI7228D-1p6V8TB5E1o9_QcdFB4VqBbBOlYXL2qob8xSOQ-w 확인하실 수 ..
