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링크드인에서 Graph 를 활용하는 방식 (1) - Scaling Contextual Conversation Suggestions Over 500 Million Members 정이태 Scaling Contextual Conversation Suggestions Over LinkedIn’s GraphLinkedIn LogoAuthored byHaiyang Liu 안녕하세요 정이태입니다. 오늘은 그래프를 활용하는 대표 기업들 중 하나죠. 링크드인에서 그래프를 활용해 추천시스템 개선하는 방식에 대해 이야기해보려고합니다. 링크드인을 통해 직업에 대한 정보를 교류하고
Position: Topological Deep Learning is the New Frontier for Relational Learning ICML 2024 배지훈 paper link : https://openreview.net/forum?id=Nl3RG5XWAt Keywords Topological deep learning (TDL), Topological data analysis (TDA), Survey * 이번 주 그래프 오마카세부터는 조금 새로운 개념의 토픽을 가지고 GUG 구독자 분들께 제공해 드리고자 합니다. 'Topology'
Predicting isocitrate dehydrogenase mutation status in glioma using structural brain networks and graph neural networks. MICCAI 2021 배지훈 paper link Keyword Brain tumor, IDH mutant Glioma prediction, Structural Brain Network, Graph representation learning, Interpretable GNN Summary * 이번 주 소개해드릴 논문에는 IDH mutational 'Glioma'의 돌연변이 성질을 예측하는 구조적
A joint Graph and Image Convolution Network for Automatic Brain Tumor Segmentation BrainLes 2021 paper link official code Keywords Brain tumor segmentation, 3D supervoxel clustering, Graph representation learning, CNN refinement Summary * 이번에 소개해드릴 논문은 메디컬 이미징 뇌종양 분할 챌린지 (Brain tumor segmentation challenge, BRAT) 2021에 투고된 것으로, 저번에 소개해드린 Supervoxel-based
Multi-class Brain Tumor Segmentation using Graph Attention Network paper link Keywords Graph Attention Network, Brain tumor segmentation, Supervoxel clustering Summary * 뇌 종양 분할 문제에서의 그래프 활용도 역시 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있습니다. 종양 클래스 별 고유한 불규칙 형태, Curvature 등과 같은 기하학적 특징 정보들을 그래프로 인코딩하여 학습시켰을 때 인상적인 결과를
