25년 1월 2주차 그래프 오마카세
Interesting graph topics selected by the Omakase chef from X and Linkedin !
- 안녕하세요 구독자 여러분들. 을사년 새해의 시작을 잘 하시고 계신가요? 날씨가 정말 많이 추워진 만큼, 여러분들의 건강 관리를 우선적으로 잘 챙겨주시고 앞으로 여러분들이 하시게 될 모든 일들과 연구에 있어서 좋은 소식들만 가득하시길 바랍니다. 올해 각자 목표하신 바 또한 모두 잘 이루어지길 기도합니다.
- 작년 오마카세의 제 연구분야에 집중되어진 토폴로지 그래프 기반의 다소 생소하고 복잡했던 글 구성을 바꾸어서, 여러분들의 입맛에 맞는 그래프 주제를 선정하고 이름에 걸맞게 가볍게 맛보실 수 있는 컨텐츠로 업데이트하여 전달해드리고자 합니다.
- 저는 종종 X 혹은 링크드인 사이트에서 연구 관련한 다양한 논문 추천 및 유용한 정보들을 받고 공부하곤 합니다. 다음 경험을 바탕으로 생각해본 첫 업데이트 컨텐츠로는 오마카세 작성자가 X 혹은 링크드인에서 직접 발견하고 선정한 흥미로운 주제들을 전달하는 글로 제공해드리고자 합니다.
- 제가 잘 알지 못하는 분야이더라도, 해당 전문가 선생님들의 글을 참고하여 가볍게 전달해드리면 잘못된 정보 없이 여러분들께서 쉽게 참고하시고 해당 글을 읽어보시면서 더 많은 인사이트를 받아가실 수 있을거라 생각이 들었기 때문입니다. 부디 맛있게 즐겨주셨으면 하는 바 입니다 !
Neural Graph Reasoning : A Survey on Complex Logical Query Answering (Complex Logical Query Answering Meets Graph Databases)
paper link : https://openreview.net/forum?id=xG8un9ZbqT
X link : https://x.com/michael_galkin/status/1865462086769197331?t=M8UZ1nbpKFs-wYZj9wKfQA&s=32
- 개인적으로 정말 존경하는 Michael Galkin 선생님 및 Jure Leskovec 교수님의 Neural Graph Reasoning 관련 광범위한 서베이 논문을 찾아 공유드립니다. TMLR 탑티어 저널에 게시된 해당 논문에는 그래프 유형, 모델링 측면, 데이터셋 등등의 포괄적인 관점으로부터 복잡한 유형의 쿼리 응답 관련한 그래프 모달리티 처리 방법을 이론적이고 실용적으로 다루는 Complex Logical Query Answering (CLQA)의 전체적인 조사 및 세부적인 분류법을 제공하였습니다.
- 약 60개 가량의 CLQA 연구 내용을 집약적으로 잘 요약해두어 해당 연구에 관심이 있으신 분들 혹은 전문가 선생님들의 리마인드 느낌으로 읽어보기 좋을 것 같은 생각이 들어서 추천드리는 바 입니다.
xAI-Drop : Don't use what you cannot explain
paper link : openreview.net/forum?id=adlpu
X link : https://x.com/AntonioLonga94/status/1873343868017750232?t=4vpaHSCXOKcl9l-jh7YkLw&s=32
- 다음 논문은 GNNs의 해석성 및 일반화 부족과 같은 문제를 해결하기 위한 xAI-GNN 계열의 주제를 다루고 있습니다. 주요 아이디어는 대다수 GNNs 모델의 노이즈 및 복잡성을 부여하는 노드를 식별하고 제거하기 위한 방법이 부재한 기존의 무작위적이고 휴리스틱 기법들을 대체하기 위해 Dropping이라는 새로운 아이디어를 적용합니다.
- 이름 그대로 위 그림과 같이, GNN 전파 방식에서 제외할 노이즈가 많은 네트워크 요소를 정확히 찾아내는 토폴로지 기반 Regularization 도구인 xAI-Drop을 도입함으로써, 모델의 학습 단계 전체에서 모델의 품질을 나타내는 핵심 지표로 볼 수 있는 설명 가능성 (Explainable)의 Dropping 의 중요도를 강조합니다. 다양한 실제 데이터셋 상에서 개선된 품질 결과를 보여준다고 합니다.
PDF scientific paper translation with preserved formats
github : https://github.com/Byaidu/PDFMathTranslate
- 마지막 소개는 그래프 관련 소식은 아니지만 링크드인에 정말 유용한 툴을 추천해주신, AI 관련한 최신 테크 및 트렌드를 공유해주시고 많은 도움을 주시는 'Jaeyun Henry Lee' 선생님의 글을 인용하여 독자 여러분들께도 도움을 드리고자 오마카세에서 소개해드립니다.
- 매일 관련 논문을 원어로 읽으면서 마주했던 수많은 어려움들과, 다양한 번역기를 사용하여 확인한 번역 결과의 그 찝찝함(?)을 해소해줄 수 있는 훌륭한 오픈 소스가 나온 것 같습니다. 논문의 레이아웃을 그대로 유지하면서 전체 글을 한국어로 완벽 번역해주어 영어라는 언어장벽을 해소해줄 수 있을 듯 보입니다.
- 저와 비슷하게 논문을 많이 읽으시면서 정확한 이해를 필요로 하시는 여러분들 께 큰 도움이 될 수 있을 것 같습니다. 관심 있으신 분들께서 해당 글을 확인하시어 많은 도움을 받아가셨으면 좋겠습니다.
- 더 많은 좋은 소식 및 AI 정보는 위의 링크 혹은 아래 Jaeyun 선생님의 링크드인 주소를 통해 확인해주시기 바랍니다.
- Jaeyun Henry Lee's Linkedin link : https://www.linkedin.com/in/jaeyunhenrylee/
- 앞으로도 추천드릴 수 있을만한 게시글이 있다면 이런 느낌으로 다음 주 오마카세로 꾸준하게 구독자 여러분들께 전달해드릴 수 있도록 하겠습니다. 혹시나 여러분들 중 오마카세 상에서 다른 구독자분들께 직접 추천해드리고 싶은 아티클 혹은 게시글이 있으시다면 편하게 아래 제 메일 주소로 보내주세요. 저 또한 많이 참고하여 다루어 볼 수 있도록 하겠습니다.
- 항상 건강하시고, 이번 한 주도 힘내시기 바랍니다. 감사합니다 !
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