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Inferring Point Cloud Quality via Graph Similarity TPAMI 2020 작성자 : 배지훈 link : https://arxiv.org/abs/1901.09993 Keywords Point cloud Quality Assessment, Human visual system (HVS), Graph Signal Processing (GSP), GraphSIM Summary * 인간의 시각 시스템 (Human Visual System, HVS) 기반 인지 과정 (Perception process)을 기반으로, 포인트 클라우드 품질
A Generalized Neural Diffusion Framework on Graphs AAAI 2023 작성자 : 배지훈 paper link Keywords Generalized Graph Diffusion Process, High-order relationship, Monophily property Background * Graph Diffusion 논문들을 읽어보면, 중요하게 언급하고 있는 공통적인 사실은 그래프 학습 메커니즘과 확산 방정식 사이의 긴밀한 관계성이 존재한다는 것이며, 실제로 Message Passing을 기반으로 중심 노드의 정보 확산을
Diffusion Improves Graph Learning Neurlips 2019 paper link official code Keywords Graph Convolution, Diffusion Process, Personalized PageRank Background * Spatial GNNs의 기본 학습 메커니즘으로 많이 활용되는 Message Passing은 인접 이웃들과의 관계만을 고려하여 중심 노드의 정보를 업데이트 하는 방식으로 진행됩니다. * 단순한 학습 메커니즘의 유용성과 달리 먼 거리의 노드 정보를 받아 오는 데에는
Simple Spectral Graph Convolution ICLR 2021 paper link official code Keywords Simple Graph Convolution, Markov Diffusion Kernel Background * GCN (kipf et al.)이 수많은 Graph Convolution 정의의 바탕이 되고 있으며, Variant networks의 발전이 빠르게 이루어지고 있는 사실은 다들 잘 아시고 계실 것입니다. * 기존 Spectral Graph Convolution 정의를 Approximation하여 Operation process를
[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
