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[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.
[2025-2] 박제우 - FLAT REWARD IN POLICY PARAMETER SPACE IMPLIES ROBUST REINFORCEMENT LEARNING https://openreview.net/forum?id=4OaO3GjP7k Flat Reward in Policy Parameter Space Implies Robust Reinforcement...Investigating flat minima on loss surfaces in parameter space is well-documented in the supervised learning context, highlighting its advantages for model generalization. However, limited attention...openreview.net 강화학습은 지도학습, 비지도학습과 함께 대표적인 인공지능 모델의 학습 방법 중 하나이다. Data Point와 Label로 학.. 2025. 7. 18.
[2025-2] 박지원 - GPTQ 논문) https://arxiv.org/abs/2210.17323 GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained TransformersGenerative Pre-trained Transformer models, known as GPT or OPT, set themselves apart through breakthrough performance across complex language modelling tasks, but also by their extremely high computational and storage costs. Specifically, due to their massarxiv.org 1. GPTQ란 GPTQ.. 2025. 7. 1.
[2025-1] 임재열 - Self-guided Knowledge-injected Graph NeuralNetwork for Alzheimer’s Diseases Self-guided Knowledge-injected Graph Neural Network for Alzheimer’s Diseases은 2024년 MICCAI에서 발표된, 1. 알츠하이머 진단을 위해 뇌 영역 간 그래프에 의료 지식을 주입하고,2. 개인별 연결 특성을 반영하는 self-guided attention GNN을 제안한 논문입니다. [SGK-GNN]https://papers.miccai.org/miccai-2024/678-Paper0869.html Self-guided Knowledge-injected Graph Neural Network for Alzheimer’s DiseasesAbstract Graph neural networks (GNNs) are proficient machine .. 2025. 5. 31.