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1. Graph Convolution Network 구현 2. Facebook 데이터셋으로 Link Prediction 좋아요 예측 모델 구현 안녕하세요, GUG 여러분! 그래프 튜토리얼의 가이드 Erica에요🥁 5번째 여행에서는 너무나도 중요하고 유명한 GCN 모델을 다룰 예정입니다. 이 아키텍처를 잘 알아야 하는 이유는, 추후 굉장히 많은 모델에 활용되는 Aggregation 개념이 여기서 처음으로 등장하기 때문이랍니다. 그럼 이제 Graph
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Poster Seminar overview 학산업계에서 그래프가 어떻게 활용되고 있는지 전달하는게 가장 큰 목표였습니다. 공간이 협소한것도 있었지만, 어떻게 그래프 가치를 공유할 수 있을까 라는 문제를 해결하기 위해 세션을 industry , academic session으로 나누어 진행했는데요. 대다수 참여자분들께서 굉장히 좋았다는 의견을 남겨주셔서 너무 뿌듯했습니다. GUG 2st seminar 동일하게 industry, academic session으로 나누어 진행할 예정이며, 추가로
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FACTKG: Fact Verification via Reasoning on Knowledge Graphs [https://arxiv.org/pdf/2305.06590.pdf] Introduction FACT, 정보들에 대한 진위를 파악하기 위해 범세계적으로 각고의 노력을 기울이고 있는 요즘입니다. 사실진위 여부를 파악하기에는 주장에 대한 근거들을 추적하는게 범용적인 프로세스 인데요. 이 ‘근거’ 들은 저희가 어떻게 수집할 수 있을까요? 여러 방법들이 존재하겠지만, 본
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정보과학회 다녀온 후 다양한 인사이트를 얻었으나 그 중 단연 으뜸이였던건 바로 Efficient AI 였습니다. 학회 오전 오후 각각 세션을 모두 할애할 정도로 학계 그리고 산업계를 가리지않고 모두들 열광하고 있었습니다. Model 에 대량의 데이터를 ‘잘’ 학습 하는게 주된 관심사인거죠. 여기에서 ‘잘’ 학습한다 의 기준 및 중요하게 바라볼 지표는 다양하겠으나, 그중 딱
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GUG admitted by NIPA !!! GUG became the official community !!! GraphUserGroup 이 nipa 에서 주관하는 공개 SW official community 로 등록되었습니다. 이제 공식적으로 하나의 커뮤니티로 인정받게 되었습니다. 더불어서 공간지원 , 커뮤니티 확대 마케팅 비용 지원 등과 같이 다방면으로 혜택을 받을 수 있게되어, 더욱 활발하게 여러분들과 함께 그래프 기술 교류가 가능할것으로 기대되네요. 평소
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1. Random Walk 2. Node Embedding 3. Deep Walk (Word2Vec - Skip-gram) 4. Node Classification 반가워요, GUG 여러분! 그래프 튜토리얼의 가이드 Erica 입니다✨🚀 우리는 저번 시간에, Graph를 구성하는 개념 요소들을 만나봤어요. 그 과정에서 edge와 node와 연관되어 더욱 다채롭게 그래프를 표현할 수 있게 해주는 특성들을 배웠죠. 어떤 곳들을 여행했었냐면... 어디 보자,
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이번주차 graph travel preview 입니다. node classification 에 중점을 두었기에 평소에 이 부분에 대해 궁금하셨던분들에게 추천합니다. Erica 님의 큐레이션이 더해져 있기에, 재밌게 공부하실 수 있을겁니다 :) Random Walk Node Embedding Deep Walk (Word2Vec - Skip-gram) Node Classification Is Rewiring Actually Helpful in Graph Neural Networks? [https://arxiv.org/pdf/2305.19717.
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Graph Travel 1화, members only [www.graphusergroup.com/graph-tutorial-1/] Graph Travel 1화가 막을 열었습니다. Preview 는 다음과 같습니다. 1. Graph & Subgraph & Degree 2. Undirected Graph & In-degree & Out-degree 3. Weight & Connectivity & Centrality 4. Density & Adjacency Matrix 코드와 함께 Graph 기초 개념을 다룬 튜토리얼이다보니 누구나
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[GUG ad] 다음주부터 GUG community builder Erica 님의 그래프 튜토리얼이 진행됩니다. 매 주, 기초부터 실제 애플리케이션까지 단계별로 배워나가는 튜토리얼 시리즈를 진행하니 많은 관심을 부탁드립니다! [members only] Graph Travel 0화 Link Topological Deep Learning: Going Beyond Graph Data [https://arxiv.org/pdf/2206.00606.pdf] Why TDA? 라는 질문에 명쾌하게 답을