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static and dynamic robustness Dynamic 편 * Robustness 기억나시나요? 저번주 오마카세에서는 ‘static’ 맥락을 다루었다면, 이번주차는 ‘dynamic’ 맥락입니다! ‘static 와 dynamic 의 가장 큰 차이점은 바로 ‘역학’ 입니다. 코로나를 역학조사 할 때도 쓰인 개념이죠. SIR 모델. 누군 치료되고 누군 감염되는 등 실시간으로 변화되는 네트워크 상태 예의주시하는게 핵심입니다. 그렇다면 어떻게 우리가 예측을 할
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Static and dynamic robustness * 오늘 다루어볼 네트워크 지식은 ‘robustness’ 입니다. 딥러닝 분야에서와 복잡계 네트워크 분야에서의 ‘robustness’는 모델의 강건함을 측정한다는 동일한 목적이 있으나, 어떤식으로 측정할지 기준치 사전분포 측정과 같은 요소들 때문에 약간 결이 다르다고 볼 수 있습니다. * ‘robustness’ , 딥러닝 분야에서는 training 데이터셋에 존재치않은 out-of-distribution 데이터를 inference 할 때 퍼포먼스가 얼마만큼
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Examining graph neural networks for crystal structures: limitations and opportunities for capturing periodicity [https://arxiv.org/abs/2208.05039] material 산업에서 gnn 이 활용되고 있다는 사실 알고계실까요? 반도체 디자인을 위해 강화학습과 GNN을 결합하여 진행하는 시나리오도 있는데요. 반도체는 원자 배열에 따라 전하의 이동을 받는데, 원자 배열 또한 원자-원자 간 그래프 형태로
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Anomaly Detection in Multiplex Dynamic Networks: from Blockchain Security to Brain Disease Prediction [https://openreview.net/pdf?id=UDGZDfwmay] * Anomaly detection with GNN 아이디어 입니다. brain , blockchain , 추천 , 협업 에서 발생하는 anomaly edge interaction 을 unsupervised manner 로 해결해본다 가 논문의 노벨티 라고 할 수 있겠습니다. * 저자는 3가지 문제를 제시합니다.
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Scalable Graph Transformers for Million Nodes • 글 서두부터 graph transformer 와 graph neural network 의 차이점인 “whether is the resorting function the message or not” 을 언급하면서 이야기가 진행됩니다. • message passing 을 hopbyhop으로 진행하며 information resort 가 필요한 gnn 대비(local feature aggregation), all feature aggregation 이 가능한 graph transformer
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TGL: A General Framework for Temporal GNN Training on Billion-Scale Graphs // APAN: Asynchronous Propagation Attention Network for Real-time Temporal Graph Embedding // Pay Attention to MLPs
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Sequential Recommendation System 카카오 서비스 적용기 // Motifs-based Recommender System via Hypergraph Convolution and Contrastive Learning // Mining Social-Network Graphs
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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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review keyword 1. hypergraph application 2. Positional encoding with Graph representation learning 3. expressive-power of graph checking experiment
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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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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