node embedding

🗂 REVIEW/Graph Study

[CS224W] 8. Graph Neural Networks

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..

🗂 REVIEW/Graph Study

[CS224W] 7. Graph Representation Learning

7강은 신민정님께서 리뷰하셨습니다. Graph에 Machine Learning을 이용하기 위한 개념과 방법론이 쏟아져나오는 강의이기 때문에 정신을 바짝 차리고 들어야했습니다. 복습도 굉장히 오랜시간이 걸립니다. 목차 0. Intro 1. Embedding Nodes 2. Random Walk Approaches to Node Embedding - Basic - Node2Vec 3. Translating Embeddings for Modeling Multi-relation Data 4. Embedding Entire Graphs 0. Intro Representation Learning representation learning이란 어떤 task를 수행하기에 적절하게 데이터의 representation을 ..

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