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5월 2주차 그래프 오마카세
1. Giant higher-ordre component 가 정말 dynamics 에 영향을 미칠까요 ? // 2. scalable GNN 의 대안 중 하나 KuzuDB에서 어떻게 이를 다룰지에 대해 알아봅니다. // 3. Jax vs. Pytorch 과연 large graph data를 학습할땐 뭐가 좋을까요?!
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Place for sharing the trend and foundation graph technology
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12월 1주차 그래프 오마카세
review keyword 1. hypergraph application 2. Positional encoding with Graph representation learning 3. expressive-power of graph checking experiment
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5월 1주차 그래프 오마카세
GNN popular booms are coming [그래프 지식 공유를 함께하실 분들을 구합니다.] 봄이 다가온지가 엊그제 같은데 벌써 여름이 다가옴을 한낮의 더위로 느끼고 있네요. 이와 비슷하게 혹시 여러분들도 GNN 붐이 다가오고 있음을 느끼고 계실까요? 첨부드린 사진의 수치와 같이 2022,2023(twitter @xbresson) 각각 topic keyword 를 비교한 차트를 보시면 눈에 띄게 graph
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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 task, modeling