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7월 1주차 그래프 오마카세

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7월 1주차 그래프 오마카세

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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6월 4주차 그래프 오마카세

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6월 4주차 그래프 오마카세

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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6월 3주차 그래프 오마카세

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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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6월 1주차 그래프 오마카세

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6월 1주차 그래프 오마카세

[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

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5월 4주차 그래프 오마카세

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A Generalization of Transformer Networks to Graphs [https://arxiv.org/pdf/2012.09699.pdf] Introduction Transformer 의 야성은 어디까지일까요. 가늠하기가 힘드네요. 모든 데이터에서 dominant 한 모델 Transformer, 본 논문에서는 Transformer 구조를 graph 에 활용하기 위한 extended version 을 제안합니다. ** 본 논문은 'CS6208’ 수업을 진행하시는 Xavier Bresson 교수님께서 publish 한

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5월 3주차 그래프 오마카세

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💡오마카세 300명을 목전에 두고 있네요. 여러분들의 관심 덕분이라 생각합니다. 감사합니다. 확장성에 힘입어 콘텐츠 다각화를 위해 에디터 4분을 모셨습니다. 더욱 다양하고 양질의 정보로 찾아뵐 수 있도록 노력하겠습니다. Context-Aware Knowledge Graph Chatbot With GPT-4 and Neo4j [https://medium.com/neo4j/context-aware-knowledge-graph-chatbot-with-gpt-4-and-neo4j-

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4월 4주차 그래프 오마카세

미리보기 [ESN(Echo State Network) , spatio-temporal GNN 에서 큰 한계점이였던 spatio-temporal feature training 에서 발생하는 막대한 연산량을 절감하기 위해 접목한 방식 ESN. 속도와 성능 측면에서 결과를 의심할 정도로 좋은 결과를 보입니다. 그 원리는 무엇인지에 대해 다루어봅니다. ] [Graph 종류는 굉장히 다양합니다. 주로 관계(edge)에 따라 많이 나뉘곤하는데요. 그때마다

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4월 3주차 그래프 오마카세

Twitter Recommendation algorithm [https://github.com/twitter/the-algorithm] twitter graph 알고리즘 특집입니다. 정리 요약본을 보시려면 [https://newsletter.theaiedge.io/p/how-twitter-and-tiktok-recommend] 게시물을 추천드립니다. 트위터에서 알고리즘을 오픈했죠. 이 사례가 무엇을 함의하고 있는가를 고민해본 결과 두 가지 결론을 내리게 되었습니다. 1. [SNS계의 ESG] 자칫하면 정보의 편향성과 왜곡을

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3월 5주차 그래프 오마카세

The dynamic nature of percolation on networks with triadic interactions [https://www.nature.com/articles/s41467-023-37019-5] “preliminary” percolation effect 그들은 3차 상호 작용의 역학을 고려한 모델을 제안하고 이것이 개인 간의 쌍방향 상호 작용만 고려하는 모델과 비교하여 다른 결과를 초래할 수 있음을 보여줍니다. 네트워크 과학에서 퍼콜레이션(percolation)은

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