-
-
책상 밖 세상을 경험할 수 있는 Playground를 제공하고, 수동적 학습에서 창조의 삶으로의 전환을 위한 새로운 라이프 스타일을 제시합니다.
[2025-2] 김지원 - Graph Neural Networks: Methods, Applications, and Opportunities
논문 정보: Waikhom, L., & Patgiri, R. (2021). Graph neural networks: Methods, applications, and opportunities. arXiv preprint arXiv:2108.10733.인용수: 80회 (25.07.26 기준)특이사항: 이 논문은 GNN 방법론 전반에 대한 survey 논문1. GNN의 기초그래프란 무엇인가?그래프는 노드(node)와 엣지(edge)로 구성된 자료구조임노드: 개체나 객체 (예: 사람, 단어, 원자)엣지: 개체 간의 관계나 연결 (예: 친구 관계, 단어 간 관련성, 화학 결합) 그래프의 특징비유클리드 구조: 이미지나 텍스트와 달리 고정된 격자 구조가 없음가변적인 이웃 수: 각 노드마다 연결된 이웃의 수가 다름순열..
2025. 7. 26.