GraphOmakase
24년 9월 4주차 그래프 오마카세
정이태 1.Graph Parallel Engine 최근 제가 맡았던 업무 대부분이 그래프 애플리케이션과 관련이 있었기에, 이번 연휴 동안 기본기를 다지기로 결심하고 열심히 공부하고 있습니다. 특히, 그래프 병렬 엔진에 대해 깊이 탐구하고 있죠. 이유는 간단합니다. 전통적인 테이블 데이터와 달리 그래프 데이터는 관계(엣지)라는 요소가 추가되기 때문에, 시스템 설계와 연산 부담이 저수준
Latest
GraphOmakase
24년 9월 3주차 그래프 오마카세
Graph Inductive Biases in Transformers without Message Passing paper link & official code : https://paperswithcode.com/paper/graph-inductive-biases-in-transformers 배지훈 Index * (Methodology) Learned Random Walk Relative Encodings * (Methodology) Flexible Attention Mechanism with Absolute and Relative Representations * (Methodology) Injecting Degree Information * Experiment Results * 이번 주 오마카세에서는 그래프 트랜스포머와 관련한 재밌는 논문 하나를
GraphOmakase
24년 9월 2주차 그래프 오마카세
Convolutional Learning on Simplicial Complexes paper link : https://arxiv.org/abs/2301.11163 배지훈 Index * Simplicial Complex Convolutional Neural Networks (SCCNNs) * Simplicial Complex Symmetry (& Equivariance) * Spectral Analysis * Stability Analysis * 그래프 상의 pairwise relation 관계를 인코딩하는 것에 그치지 않고, 노드 및 엣지로 표현될 수 있는 higher-order한 structural information 까지 한번에
GraphOmakase
24년 9월 1주차 그래프 오마카세
Simplicial Complex Representation Learning paper link : https://arxiv.org/pdf/2103.04046 배지훈 Index * Geometric Message Passing Schemes (GMPS) : AMPS, CMPS, HCMPS * Entire Simplicial Complex Learning : Simplicial Complex Autoencoders (SCAs), Learning Embedding * Simplicial complex 상의 복합적인 요소들을 한번에 집계하여 학습을 가능하게 한 신경망 모델, SNNs의 등장 이래로 수많은 학습 모델들이
GraphOmakase
24년 8월 4주차 그래프 오마카세
Simplicial Neural Networks paper link : https://arxiv.org/abs/2010.03633 official code : https://github.com/stefaniaebli/simplicial_neural_networks video : https://www.youtube.com/watch?v=2cidzWXH_vg&t=21s 배지훈 Index * Introduction * Proposed method : Simplicial convolution - SNNs * Summary * 이번 주 오마카세에서는 Simplicial complex의 higher-order interactions을 컨볼루션
GraphOmakase
24년 8월 3주차 그래프 오마카세
Graph Filtration Learning paper link : https://arxiv.org/abs/1905.10996 official code : https://github.com/c-hofer/graph_filtration_learning 배지훈 Index * Background ; Homology (Persistent homology), Filtration, Persistent barcode * Methodology ; Graph Filtration Learning (GFL), Problematic scenario during backpropagation * Summary * 안녕하세요. 이번 주 오마카세는 토폴로지 신호 처리 도메인에서 벗어나, 그래프 토폴로지를
GraphOmakase
24년 8월 2주차 그래프 오마카세
Graph-based Semi-Supervised & Active Learning for Edge Flows paper link : https://arxiv.org/abs/1905.07451 official code(Julia) : https://github.com/000Justin000/ssl_edge 배지훈 Index * Graph-based Semi-supervised Learning for Edge flows * Methodology * Spectral Graph Theory Interpretations * Signal smoothness, cut-space, and cycle space * Active Semi-supervised Learning * Summary * 안녕하세요 독자
GraphOmakase
24년 8월 1주차 그래프 오마카세
Signal processing on simplicial complexes (3) paper link : https://arxiv.org/abs/2106.07471 배지훈 Index * Recaps to previous post * Flow smoothing & Denoising * Simplicial neural networks * Applications to dynamical systems on graphs & Simplicial complexes * 안녕하세요 ! 정말 무더운 여름인 것 같은데, 다들 건강하게 지내시고 계신가요? 제가 현재 지내고 있는
GraphOmakase
24년 7월 4주차 그래프 오마카세
Signal Processing on Simplicial Complexes (2) paper link : https://arxiv.org/abs/2106.07471 배지훈 Index * Recaps to previous post * Hodge Laplacian matrix * Hodge Decomposition * 이전 게시글에서 소개해드린 TSP에 대한 기본 핵심 개념들 (Simplicial complex, Face / Co-face, Boundary operator)을 독자 여러분들께 전달해드렸었습니다. 꽤나 낯설고 생소한 개념들이 많이 있을 수
GraphOmakase
24년 7월 3주차 그래프 오마카세
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
GraphOmakase
24년 7월 2주차 그래프 오마카세
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'
GraphOmakase
24년 7월 1주차 그래프 오마카세
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