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[광고] 이번주 오마카세는 GUG 좋은 소식 그리고 다가올 GraphTalk 연사자 모집에 관해 간단한 광고로 시작하겠습니다. 1.[GUG 전용 챗봇 Graph Protocol 를 활용해보실분을 구합니다.] 작년에 이어 과기정통부 OpenUp에서 진행하는 커뮤니티 지원사업에 GUG가 2년연속 선정되었습니다. 모두 여러분들 덕이라 생각합니다. 엄격한 서류심사와 발표심사를 거치는 동안 강력하게 어필했던해올 해 계획 중 하나가 바로
Graph Convolutional Networks using Heat Kernel for Semi-supervised Learning 배지훈 IJCAI 2020 link : https://arxiv.org/abs/2007.16002 code : https://github.com/Eilene/GraphHeat Keywords Semi-supervised Learning, Spectral graph convolution, Graph Heat Kernel Background * 그래프 컨볼루션의 정의를 한번 다시금 생각해봅시다. 그래프 신호 처리(Graph Signal Processing, GSP)에서 파생된
Exploring the Devil in Graph Spectral Domain for 3D Point Cloud Attacks ECCV 2022 paper link official code Keywords Point Cloud Classification, Graph Signal Perturbation, Graph Fourier Transform Background * Graph Signal Processing (GSP)을 들어보신 적이 있으신가요? 최근 Graph domain에서 잘 활용되고 있진 않으나 Graph Spectral Theorem으로부터 Graph Convolutional Networks(
기다려주셔서 감사합니다. 다시 한 번 같이 한 번 Graph와 생물에 관련된 논문을 읽어보아요. 김지원 Graph Structured Neural Network는 생물학적 자극에 대한 변화를 모델링 하기에 적합하다. 단백질 및 분자 요소들이 생물학적 경로와 유전자 발현 메커니즘을 시간과 공간적 배경에서 조절을 하는 현상을 의미한다. 이미지를 다루는 CNN는 서로 가까운 픽셀들을 aggregation와 같은 방식으로
Semantic Segmentation for Point Cloud Scenes via Dilated Graph Feature Aggregation and Pyramid Decoders AAAI 2022 배지훈 paper link Keywords Pointcloud Semantic Segmentation, Sparse-KNN Search, Dilated Graph Convolution, Pyramid Decoder Introduction * 수많은 포인트 클라우드 문제에서 그래프 표현 방법을 활용하는 많은 연구들은 널리 잘 알려진 K-nearest neighbors (KNN) 알고리즘을 많이 활용하고
