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[2025-2] 박제우 - Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks https://arxiv.org/abs/1609.02907 Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional NetworksWe present a scalable approach for semi-supervised learning on graph-structured data that is based on an efficient variant of convolutional neural networks which operate directly on graphs. We motivate the choice of our convolutional architecture via a locarxiv.org 1. Introduction본 연구에서 핵심이 되는 주제는 La.. 2025. 7. 26.
[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.

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